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DeepSeek（深度求索）的模型发布、开源权重、技术报告与 API 价格变化。
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Hugging Face发布博客文章，探讨中国开源人工智能生态系统的核心架构选择与发展路径。文章聚焦于如何构建一个超越现有模型（如DeepSeek）的可持续技术体系，分析了中国开发者在模型架构、训练框架、部署工具和社区协作等方面的关键决策。文中指出，中国开源社区正致力于打造独立且互操作的技术栈，以应对大规模模型训练与推理的独特挑战，并推动全球AI生态的多元化发展。
推荐理由：揭示中国开源AI架构演进，帮助开发者把握生态趋势与选型方向。
DeepSeek 发布正式版 DeepSeek-V3.2 和长思考增强版 V3.2-Speciale，网页端、App 和 API 均已更新。
推荐理由：V3.2将思考融入工具调用，在Agent评测中达到开源最高水平，泛化性提升可能改变复杂工具调用应用的模型选型。
DeepSeek 发布正式版 V3.2 与长思考增强版 V3.2-Speciale。V3.2 在推理 Benchmark 中达到 GPT-5 水平，并成为首个支持思考与非思考模式工具调用的模型。
推荐理由：半年前的这版更新，把 Agent 和思考推理揉进了开源模型，回头看算是 DeepSeek 在智能体能力上的关键一刀，做 Agent 开发的至今绕不开它。
DeepSeek 将 deepseek-chat 和 deepseek-reasoner 均升级为 DeepSeek-V3.2，分别对应非思考模式与思考模式。同时非正式部署 DeepSeek-V3.2-Speciale 的 API 服务，价格不变，仅支持思考模式对话，不支持工具调用，最大输出长度默认 128K，服务截止至北京时间 2025-12-15 23:59。
推荐理由：我觉得DeepSeek V3.2的亮点不是参数，而是思考模式正式接入主力API，意味着推理能力常态化，Speciale那个128K输出更像压力测试，做长文档的可以抓住窗口期探上限。
LlamaIndex 发文解读 DeepSeek-OCR，指出其核心不是 OCR，而是把视觉作为文本信息的压缩算法：可将 1,000 个文本 token 压缩到 100 个视觉 token 并以 97% 准确率解码，10× 压缩下准确率仍高于 90%。
推荐理由：原文从文档解析实践角度拆解 DeepSeek-OCR 的压缩机制与局限，并给出压缩与解析两条演化路径的比较。
DeepSeek 发布实验性模型 DeepSeek-V3.2-Exp，在 V3.1-Terminus 基础上引入 DeepSeek Sparse Attention（DSA）稀疏注意力机制，在几乎不影响输出效果的前提下大幅提升长文本训练和推理效率，公开评测表现与 V3.1-Terminus 基本持平。
推荐理由：稀疏注意力在几乎不影响效果的前提下大幅降低长文本成本，API 降价 50% 让依赖长上下文的应用获得了更现实的部署条件。
DeepSeek-V3.1 已更新至 DeepSeek-V3.1-Terminus 版本，在保持原有能力基础上，缓解了中英文混杂、偶发异常字符等问题，并优化了 Code Agent 与 Search Agent 的表现。官方 App、网页端、小程序与 DeepSeek API 均已同步更新，开源版本已发布至 Hugging Face。
推荐理由：V3.1-Terminus 重点改进了语言混杂和 Agent 表现，开源权重与 API 已同步，适合评估多语言应用和工具调用的稳定性提升。
DeepSeek 正式发布 DeepSeek-V3.1，采用混合推理架构，一个模型同时支持思考与非思考模式，官方 App、网页端及 API 均已同步升级。
推荐理由：混合推理架构统一思考与非思考模式，Agent基准提升具体，API兼容Anthropic格式直接降低Claude Code接入门槛。
DeepSeek-V3.1 以混合推理模型形式开源，用户可一键切换思考模式，同时 Agent 智能体支持性能得到增强。
推荐理由：DeepSeek V3.1 不是小修小补，混合推理和 Agent 支持让它从‘对话模型’转向‘行动模型’，开源这一步让 Agent 开发有了新底座。
DeepSeek-V3.1 正式发布，deepseek-chat 与 deepseek-reasoner 分别对应其非思考与思考模式。新模型采用混合推理架构，思考效率较 DeepSeek-R1-0528 更高，并通过 Post-Training 优化提升工具使用与智能体任务表现。
推荐理由：DeepSeek 把推理和非思考模式合并到一个模型，解决了之前切模型的体验割裂，Agent 能力提升对做工具调用的开发者是直接利好。
DeepSeek@deepseek_ai精选AI 评分6868
推荐理由：DeepSeek-R1 的常规迭代，幻觉降低和 JSON 输出是实用改进，但距离代际跃迁还差得远。开源权重直接可用，做推理链产品的团队值得花半小时跑一下。
DeepSeek 发布 R1 模型小版本升级 DeepSeek-R1-0528，在数学、编程与通用逻辑等基准测评中取得当前国内所有模型中首屈一指的成绩，整体表现接近 o3 与 Gemini-2.5-Pro。
推荐理由：后训练投入增加带来的推理提升幅度，为开源社区提供了可蒸馏的高质量思维链，小模型也能接近大模型表现。
DeepSeek 将 deepseek-reasoner 模型升级为 DeepSeek-R1-0528，推理能力显著增强，AIME 2025 得分从 70.0 升至 87.5，GPQA 从 71.5 升至 81.0。新版本优化了 Web 前端开发能力，并极大抑制了老版本 R1 的幻觉问题，同时支持 Json Output 与 Function Calling。
推荐理由：DeepSeek 把 R1 的推理能力又拉高了一大截，AIME 涨 17 分、Aider 涨 14 分，JSON Output 和 Function Calling 的加入让它在 agent 场景里更实用了，做复杂推理产品的人应该第一时间切过去试试。
DeepSeek 发布小版本升级 DeepSeek-V3-0324，在数学、代码类评测集上得分超过 GPT-4.5，并增强了前端代码生成、中文写作与联网搜索能力。模型参数约 660B，开源版本上下文长度为 128K，网页端、App 和 API 提供 64K 上下文。权重已开源，采用 MIT License，允许蒸馏训练其他模型。
推荐理由：推理能力提升至超越 GPT-4.5 的同时保持 MIT 开源许可，让低成本部署强推理模型的门槛进一步降低。
DeepSeek-V3 新版已发布，关闭深度思考模式即可体验，模型权重同步开源。
推荐理由：DeepSeek-V3 发布时是开源模型的有力竞争者，但这条一年多前的旧闻如今毫无新意，对关注 AI 动态的你来说，可以直接跳过。
DeepSeek 将 deepseek-chat 模型升级为 DeepSeek-V3-0324，推理能力增强，MMLU-Pro 升至 81.2，AIME 升至 59.4。同时优化了 Web 前端开发、中文写作（对齐 R1 风格）、中文搜索及 Function Calling 准确率，并修复了此前问题。
推荐理由：这是 DeepSeek V3 发布后的一次重要版本更新，推理和代码能力提升显著，AIME 提升近 20 分，前端和中文写作体验优化，API 用户应该尽快切换。
DeepSeek@deepseek_ai精选推荐理由：DeepSeek 推出硬件对齐稀疏注意力 NSA，长上下文训练推理双提速，预训练成本显著降低
ARC Prize 发布对 DeepSeek R1-Zero 和 R1 的分析，两者在 ARC-AGI-1 上分别得分 14% 和 15.8%，与 o1（低算力 20.5%）相当，而 o3-preview 低算力达 75.7%。
推荐理由：作者基于 ARC-AGI-1 实测数据比较 R1-Zero 与 o1/o3，提出纯 RL 训练可绕过人类标注瓶颈和推理经济学两个分析角度。
DeepSeek-R1 发布，性能对标 OpenAI o1 正式版。模型遵循 MIT License 开放 API，训练技术同步公开。
推荐理由：虽已是旧闻，但 DeepSeek-R1 作为首个开源对齐 o1 的模型，其训练技术至今仍有参考价值，做推理方向的值得回溯。
DeepSeek 推出新模型 DeepSeek-R1，可通过指定 model=deepseek-reasoner 调用。该模型为推理模型，详细更新与调用指南已分别发布。
推荐理由：R1 的 API 开放让开发者能直接调用推理能力，对需要深度思考的应用是个关键接入点，成本比同类更低。
