一个开源仓库提供了在单颗 AMD MI300X 上生产运行 DeepSeek-V4-Flash-0731 的完整配置与补丁,无需额外量化或权重卸载。该 304B 参数模型在 192 GB HBM 上实现单流 168.6 tok/s 解码、8 并发流 542 tok/s 聚合吞吐,并验证了 256K 上下文。
DeepSeek
DeepSeek(深度求索)的模型发布、开源权重与技术报告——开源大模型价格与性能双卷的风向标。
8月4日
8月1日
DeepSeek 发布开源模型 DeepSeek V4 Flash 0731,在 Artificial Analysis 智能指数上得分 50,位列开源模型前三。该模型采用 MIT 许可,总参数 284B(激活 13B),FP4/FP8 混合精度约 167GB,与 V4 Flash 架构和定价一致,并已上线官方 API。
另有 13 家信源报道IT之家(RSS)Simon Willison 博客X:Artificial Analysis (@ArtificialAnlys)X:Emad Mostaque (@EMostaque)X:Kim (@kimmonismus)MarkTechPost(RSS)X:Rohan Paul (@rohanpaul_ai)X:阿易 AI Notes (@AYi_AInotes)X:X.PIN (@thexpin)X:硅基流动 SiliconFlow (@SiliconFlowAI)公众号:卡尔的AI沃茨X:Elvis Saravia (@omarsar0, DAIR.AI)Hacker News 热门(buzzing.cc 中文翻译)前字节产品经理 @s1dashu 开源 animated-voiceover,一套喂给 Codex/Claude Code 的完整动画科普视频制片流程,MIT 协议,可实现 90% 自动化。
最近我在用 Codex 配合 LibTV CLI 制作动画科普视频(Animated Voiceover Video),同时运营一个小红书账号。目前小红书账号正在稳步起步,数据看起来相当健康。 现在我把这个 Skill 开源出来了: htt...
7月31日
DeepSeek V4 Flash 正式版发布,模型结构和参数规模不变,仅重做后训练,Terminal Bench 2.1 从 61.8 涨至 82.7,DeepSWE 从 7.3 涨至 54.4。
另有 12 家信源报道IT之家(RSS)Simon Willison 博客X:Artificial Analysis (@ArtificialAnlys)X:Emad Mostaque (@EMostaque)X:Kim (@kimmonismus)MarkTechPost(RSS)X:Rohan Paul (@rohanpaul_ai)X:阿易 AI Notes (@AYi_AInotes)X:X.PIN (@thexpin)X:硅基流动 SiliconFlow (@SiliconFlowAI)公众号:卡尔的AI沃茨X:Elvis Saravia (@omarsar0, DAIR.AI)一项受控实验表明,用深度审查的中国模型 DeepSeek V4 Flash 的输出训练美国模型 GPT-OSS-120B,可显著提升其金融推理能力,但审查行为并未迁移。
DeepSeek-V4-Flash 正式版 API 上线公测,模型名设为 deepseek-v4-flash 即可使用,调用方式不变。其 Agent 能力大幅增强,Terminal Bench 2.1 得分 82.7,NL2Repo 54.2,Toolathlon verified 70.3,DSBench-Hard 59.6,多项基准远超 V4-Pro-Preview。
另有 4 家信源报道IT之家(RSS)X:Emad Mostaque (@EMostaque)X:Rohan Paul (@rohanpaul_ai)X:阿易 AI Notes (@AYi_AInotes)7月11日
DeepSeek-V4 Flash 的强化学习训练现已在 AMD Instinct MI355X GPU 上通过 Miles 框架获得支持,基于 ROCm 软件栈运行。该 2840 亿参数 MoE 模型(每 token 激活 130 亿参数)需 SGLang 进行 rollout 生成、Megatron 进行策略更新,Miles 负责异步循环与权重同步。团队解决了 SGLang 与 Megatron 间模型对齐、量化状态在线更新及多节点并行稳定性三大挑战,最终在四个八 GPU 节点上完成端到端验证:超过 100 个优化器步骤中训练-rollout 对数概率差可控,在线奖励持续提升,离线 AIME-2024 基准分数同步上涨。
6月28日
DeepSeek 发布 DSpark 投机解码框架并开源检查点与训练代码。该框架不是新模型,而是在 DeepSeek-V4 权重上附加草稿模块,通过半自回归生成(并行骨干 + 轻量级顺序头)实现无损加速。生产环境下,DeepSeek-V4-Flash 和 V4-Pro 每用户生成速度较 MTP-1 基线分别提升 60–85% 和 57–78%。离线测试中,接受长度比 Eagle3 高 26–31%,比 DFlash 高 16–18%。配套 DeepSpec 训练代码库采用 MIT 许可证。
6月27日
美国企业面临 AI 账单失控,开始转向 Token 最小化策略。旧金山公司 Lindy 此前主要调用 Anthropic 的 Claude 模型,每月 AI 账单超支甚至超过员工工资。该公司 CEO 弗洛·克里维洛表示,本月初已将 100% 流量切换到 DeepSeek,预计未来几个月可节省数百万美元。企业开始采用按任务匹配模型的“模型路由”,不再将最贵的前沿模型用于所有场景。部分客户已决定暂停 AI 投入,待证明投资回报率后再继续。
6月20日
GLM-5.2(MIT开源,753B参数,约40B活跃)在AA Intelligence Index上仅比GPT-5.5低4分、比Claude Fable 5低9分,但其幻觉率仅28%,远低于GPT-5.5的86%和DeepSeek V4 Pro(1.6T参数,49B活跃)的94%。后者在AA-Omniscience基准上仅6%的问题会承认不知道。实际代码测试中,GLM-5.2用12秒和800个推理token识别出技术悖论,而DeepSeek V4 Pro耗费3分26秒和近10倍推理token后仍给出错误答案。模型规模增长正导致幻觉率飙升而非智力提升。
彭博社报道,微软已成为全球最大AI模型中转站,既将ChatGPT卖给中国企业,也反向将DeepSeek模型卖给西方客户。报道称微软正在测试DeepSeek-R1和DeepSeek-V4,计划向西方客户提供这些中国模型。这一模式构建起跨中美AI模型的双向贸易网络。
6月19日
DeepSeek研究员Deli Chen将AutoResearch协议开源,并发布Self-play综述论文。其AI智能体首次完全自主地在DeepSeek 285B模型上完成完整RL研究闭环——从实验设计、写代码、提交GPU任务、debug到结论总结,全程零人工干预。系统调用了GRPO工具,被视为持续学习研究的开端。
🧵 Deli AutoResearch SKILL 现已正式开源!🎉 https://victorchen96.github.io/auto_research/framework.html 与此同时,我们还发布了第四篇综述论文--这次的...
DeepSeek 于4月24日发布新一代旗舰模型 V4 系列。OpenRouter 数据显示,V4 发布后其 token 份额从年初的9%增长至6月初的18%,自5月中旬起成为 OpenRouter 最受欢迎模型。V4 是首个足以胜任智能体工作负载的 DeepSeek 模型,到5月底 V4-Flash 已占 DeepSeek 智能体 token 流量的70%。V4-Flash 最便宜端点价格为每百万 token 输入 $0.09、输出 $0.18,远低于 GPT-5.5 的 $5/$30。中国模型整体 token 份额于6月初超过美国模型,DeepSeek 是主要驱动力。
6月18日
DeepSeek 识图模式于6月18日在网页和 App 端正式上线,与快速模式、专家模式并列。开启后用户可直接上传图片让 DeepSeek 识别图像,能力超越简单文字提取。目前 App 端仍显示“图片理解功能内测中”,网页端无此提示。该模式背后的多模态模型技术细节于今年4月公开,核心框架为“Thinking with Visual Primitives(以视觉原语思考)”。
6月17日
微软正考虑为 Copilot Cowork 提供微软托管的 DeepSeek V4 版本,作为更便宜的模型选项。Copilot Cowork 将放弃无限定价,转向按使用量计费,原因是成本过高(用户每周执行数百项任务导致费用激增)。若采用 DeepSeek,该模型将是可选的、经过微调与安全防护,并完全托管于 Azure。Axios 报道称微软已微调了一个可用模型,最终决定待定。
新消息 @axios:微软正考虑将 DeepSeek 用于 Copilot Cowork,同时也在转向基于使用量的定价模式。消息称最终决定尚未确定,但微软已经微调了一个可供使用的模型。
6月16日
中国 AI 初创公司 DeepSeek 完成首轮外部融资,募资超 500 亿元人民币(约 74 亿美元),估值超 500 亿美元。投资结构特殊:多数投资者将资金投入 CEO 梁文锋管理的有限合伙企业,无投票权且锁定期五年;仅国资 AI 基金直接投资并保留投票权。创始人梁文锋个人投入约 200 亿元,腾讯和宁德时代为主要外部投资者。梁文锋表示优先基础 AI 研究与 AGI 开发,将继续开源。DeepSeek 去年初凭 V3、R1 模型获全球关注,今年 4 月发布运行于华为芯片的最大开源权重模型 V4,并将 V4 Pro 永久折扣 75%,输入价格约为 OpenAI GPT-5.5 的 1/11,输出价格约为 1/35。
另有 1 家信源报道IT之家(RSS)6月12日
DeepSeek-R1 的开源复现项目已在 GitHub 发布,在 Hacker News 上获得 101 个积分。该项目旨在以开源方式复现 DeepSeek-R1 模型。
6月3日
DeepSeek 计划在首轮融资中从腾讯、宁德时代等投资方处筹集约 500 亿元人民币。融资落地后,其投后估值预计在 3500 亿至 4000 亿元。创始人梁文峰将出资 200 亿元,腾讯和宁德时代分别拟投资 100 亿元和 50 亿元,成为最大外部投资者。DeepSeek 去年凭借 V3 大模型与 R1 推理模型获得广泛认可。此次融资凸显了中国正打造从大模型到算力能源基建的全链条 AI 产业。
另有 1 家信源报道The Decoder:AI News(RSS)5月29日
DeepSeek 获国家集成电路产业投资基金(国家大基金)领投的首轮融资,投前估值 450 亿美元。豆包官方就“新手父母听建议每顿只喂60ml奶”一事作出回应,称其建议符合国家喂养指南,指出原报道存在上下文缺失。微信 Win / Mac 4.1.10 正式版发布,新增“边写边译”功能。
另有 1 家信源报道The Decoder:AI News(RSS)5月28日
5月27日
🚀 Better inference efficiency, lower costs, broader access. MiMo-V2.5 Series API pricing is now permanently reduced - b...
另有 1 家信源报道Hacker News 热门(buzzing.cc 中文翻译)5月25日
5月23日
5月22日
DeepSeek正推进700亿元人民币的巨额融资,估值约450亿美元。创始人梁文锋承诺将继续开源开发AI模型,不追求短期商业化,目标是技术升级与通用人工智能。腾讯、IDG资本等接近参投,梁文锋个人可能注资200亿元。若成功将创下中国科技初创公司首轮融资纪录。
另有 1 家信源报道The Decoder:AI News(RSS)5月8日
DeepSeek 4 Flash 本地推理引擎正式发布,这是一个专为苹果 Metal 框架优化的开源项目。它允许开发者在配备 Apple Silicon 芯片的 Mac 上高效运行 DeepSeek 4 模型,实现本地离线推理。引擎通过 Metal Performance Shaders 显著提升了计算性能,降低了延迟与内存占用。该项目已在 GitHub 开源,并在 Hacker News 上获得了关注。
5月2日
DeepSeek发布了V4版本模型,其性能已接近行业最前沿水平,但在价格上具有显著优势,仅为主要竞争对手的一小部分。该模型在多项基准测试中表现出色,能以极低的成本提供顶级的AI能力,有望大幅降低企业和开发者的使用门槛,推动AI技术的更广泛普及。
5月1日
用户在使用DeepSeek-V4 API或集成该模型的终端编码代理(如Claude Code、Kimi CLI)和AI IDE(如Cursor)时,频繁遇到HTTP 400报错。错误信息指出,在思考模式下必须将reasoning_content字段回传给API。核心问题在于,当任务步骤的tool_call过于简单直接时,DeepSeek-V4返回的reasoning_content可能为空字符串。许多开发工具默认会过滤掉空值字段,导致该字段未被回传,从而触发API报错,致使编码任务或代理中断。经测试,在特定场景下该字段返回空字符串的概率高达59%。解决方案是必须将空字符串值的字段原样回传,不能省略或改为空对象。目前需等待IDE官方修复或自行修改开源工具,使用DeepSeek-V4的代理项目也需注意此问题。
4月30日
DeepSeek发布了多模态大模型及技术报告,提出创新的“基于视觉原语的思考”框架。该框架将点、边界框等视觉元素作为推理的基本单元,旨在解决多模态模型在空间参照任务中存在的“参照鸿沟”核心问题,使模型能将抽象认知锚定到图像的具体坐标上。尽管模型规模紧凑且图像标记预算较低,其在多项挑战性计数和空间推理基准测试上的性能,可与GPT-5.4等前沿模型相媲美。
4月27日
4月26日
🚀 DeepSeek-V4 Preview is officially live & open-sourced! Welcome to the era of cost-effective 1M context length. 🔹 Dee...
4月25日
4月24日
DeepSeek-V4 预览版正式上线并开源,拥有 1M 超长上下文,Agent 能力、世界知识和推理性能均达国内与开源领先水平。模型分 V4-Pro 与 V4-Flash 两版,API 已同步更新,支持 OpenAI 与 Anthropic 接口,最大上下文均为 1M,并支持思考模式与 reasoning_effort 参数。
DeepSeek发布新一代模型DeepSeek-V4,其核心突破在于实现了长达百万token的上下文窗口,并确保智能体能够有效利用这一扩展的上下文能力。该模型延续了通过开源与开放科学推动人工智能发展与普及的使命,标志着大模型在长上下文理解和实际应用方面迈出重要一步。
另有 3 家信源报道IT之家(RSS)Hacker News 热门(buzzing.cc 中文翻译)Simon Willison 博客2月3日
Hugging Face 在其官方博客发布文章,展望了全球开源人工智能生态系统的发展路径与未来趋势。文章以 DeepSeek 等代表性开源模型为例,探讨了开源社区如何推动技术民主化与创新加速。核心观点指向一个更加开放、协作的“AI+”未来生态,其中开源框架、模型和工具将深度融入各行各业,降低开发门槛并促进多样化应用场景的涌现。
1月27日
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。
12月1日
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。
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。