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DeepSeek V4.1 Flash模型正式发布：对HBM的需求减少到1/4，对SSD的需求减少到1/8
9月10日，DeepSeek正式发布DeepSeek V4.1 Flash模型。这是公司全新模型结构系列中的最小尺寸的模型，具备原生多模态视觉理解能力。据介绍，新一代模型大幅减少了KV Cache缓存的大小，与上一代模型相比，对HBM的需求减少到1/4，对SSD的需求减少到1/8。在Agent使用场景中，缓存命中的费用往往占比较高，对KV Cache的压缩大幅降低了Agent类任务的使用成本。
🗒 标签: #DeepSeek #AI
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9月10日，DeepSeek正式发布DeepSeek V4.1 Flash模型。这是公司全新模型结构系列中的最小尺寸的模型，具备原生多模态视觉理解能力。据介绍，新一代模型大幅减少了KV Cache缓存的大小，与上一代模型相比，对HBM的需求减少到1/4，对SSD的需求减少到1/8。在Agent使用场景中，缓存命中的费用往往占比较高，对KV Cache的压缩大幅降低了Agent类任务的使用成本。
官方明确该产品属于Exp实验预览版本，不建议直接用于生产环境，正式版上线时间暂未对外公布。
DeepSeek在API平台正式上线实验性质多模态模型DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp，开发者设置model参数为deepseek-v4-flash-vision-Exp即可完成调用。
该版本保留V4-Flash全部文本能力，补齐视觉理解能力，多模态Agent综合表现接近Claude Opus-4.8旗舰水平。
纯文本层面，该模型的推理、知识储备、文本Agent能力与V4-Flash正式版保持对齐，Terminal Bench 2.1、DeepSWE、DSBench-Hard等文本类评测维持原有得分，能够继续胜任代码编写、工具调用、长文档处理等原有业务场景。
在视觉相关Agent基准测试当中，对比原版V4-Flash实现明显跃升，ApexBench、Agents'Last Exam、Chartography等多模态专项评测分数显著提升，可完成截图解析、界面识别、图表读取、图文混合任务，适配GUI智能体、屏幕操作、图文数据分析等开发场景。
计费规则沿用V4-Flash现有定价标准，图片输入会转换为token参与计费，单张图片最高计384 tokens，不会额外收取视觉专项费用，百万token输入缓存未命中1元，输出2元，缓存命中可低至0.02元每百万token，降低多模态Agent开发的调用成本。
模型延续100万token超长上下文窗口，支持思考模式，可设置high、max推理强度，复杂多模态智能体任务推荐开启max档位，适配Harness智能 体框架，支持工具调用、Function Call，能够结合图片理解完成调研、数据提取、自动化任务编排等链路工作。
DeepSeek Harness 开发者预览版：一切皆插件
今天，DeepSeek Harness 的开发者预览版（v0.1 版本）面向全球 Harness 开发者开放测试，并同步以 MIT 协议开放源代码。
作为早期预览版本，当前仍有许多细节有待改进和打磨，核心插件与基础接口也将在后续快速迭代演进。我们期待听到广大 Harness 开发者的反馈与建议。
DeepSeek Harness 采取“一切皆插件”的设计思路。我们采用插件式开放架构来构建 Agent Harness：模型、工具、技能、会话、沙箱、存储、循环、调度、UI 等所有 Agent 能力均由插件组合而成，可自由替换、灵活重组。
🔗 官网 / GitHub
🗒 标签: #DeepSeek #Harness
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今天，DeepSeek Harness 的开发者预览版（v0.1 版本）面向全球 Harness 开发者开放测试，并同步以 MIT 协议开放源代码。
作为早期预览版本，当前仍有许多细节有待改进和打磨，核心插件与基础接口也将在后续快速迭代演进。我们期待听到广大 Harness 开发者的反馈与建议。
DeepSeek Harness 采取“一切皆插件”的设计思路。我们采用插件式开放架构来构建 Agent Harness：模型、工具、技能、会话、沙箱、存储、循环、调度、UI 等所有 Agent 能力均由插件组合而成，可自由替换、灵活重组。
DeepSeek官网更新日志表示，V4-Pro正式版现已在 APP、网页端和API同步更新上线。API调用方式不变，模型名设置为deepseek-v4-pro，即可使用最新版本。
价格方面，将对DeepSeek API价格进行更新调整，采用峰谷定价，空闲时段价格为高峰时段价格的一半。高峰时段为北京时间9:00 - 12:00、14:00 - 18:00（其余为空闲时段）。新价格将于北京时间2026年8月17日00:00开始生效，具体价格变化如图。
via 匿名
DeepSeek官网API文档新增“DeepSeek-V4-Pro-0813”模型
DeepSeek官网“API 文档”上的“模型 & 价格”页面中，模型版本新增了DeepSeek-V4-Pro-0813，其支持非思考与思考模式。
不过，官方尚未发布 DeepSeek-V4-Pro-0813 的更新日志。
🗒 标签: #DeepSeek
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DeepSeek官网“API 文档”上的“模型 & 价格”页面中，模型版本新增了DeepSeek-V4-Pro-0813，其支持非思考与思考模式。
不过，官方尚未发布 DeepSeek-V4-Pro-0813 的更新日志。
多名交易人士向《财经》透露，大模型公司DeepSeek重启了第二轮融资，本轮计划募资500亿元，投前估值约5000亿元，并计划将在8月下旬完成签约。
DeepSeek在今年4月开启了首轮融资，并在6月完成交割，该轮融资金额500亿元，估值超过3500亿元，成为中国AI大模型史上首轮融资规模最大的公司。
via 匿名
Agent能力大幅升级，比V4 pro预览版还要强！
另外，DeepSeek Harness和DeepSeek-V4-Pro即将公布。
https://api-docs.deepseek.com/quick_start/agent_integrations/codex/
深度求索（DeepSeek）据报最快将于星期一（7月20日）发布新模型V4的“满血版”（正式版）。新版本在性能上直追OpenAI的最新模型GPT-5.6，还将引入峰谷计费机制。
综合《每日经济新闻》和中国科技媒体“36氪”报道，多名开发者透露，DeepSeek V4的GA（全面开放）版本已开启小范围灰度测试，最快可能于20日正式亮相。目前该模型分为V4 Flash与V4 Pro两个版本。
测试者反馈显示，新版本在编程设计和智能体（Agent）生成能力上有显著提升。部分开发者认为整体表现已能与Anthropic的Claude 5抗衡，但也有观点指出，Pro版本的性能领先优势相比Flash版并不算悬殊。
“36氪”引述一名开发者Pankaj Kumar的评价称，V4“满血版”的整体表现接近Anthropic的高端模型Opus 4.8，编码能力直追OpenAI的GPT-5.6 Sol。虽然V4智能体能力大幅增强，但在处理同一任务时，V4所需的迭代运算轮数仍多于Anthropic的Fable 5。
此外，也有测试者认为，V4在绝对性能上或许略逊于近期刚发布的月之暗面Kimi K3，但V4的核心优势在于极高的性价比。
V4正式版上线后将首次采用峰谷计费模式。
根据这一定价模式，DeepSeek V4 Pro每百万输出Token（词元）的平时收费为0.87美元（约1.12新元），高峰期则翻倍至1.74美元；缓存未命中时的输入收费为0.435美元。轻量级的V4 Flash每百万输出Token平时收费仅0.28美元，高峰期为0.56美元，缓存命中时的输入费用更是低至0.0028美元。
高峰时段为每天上午9时至中午12时，以及下午2时至6时。
分析指出，面对海外头部大模型动辄每百万Token几十美元的定价，DeepSeek V4即便引入了峰谷计价机制，整体价格依然维持在极低水平。
据知情人士透露，DeepSeek已启动首次公开募股（IPO）的筹备工作，并可能最早在今年提交申请，这有望为中国科技行业带来一场里程碑式的上市首秀。
DeepSeek正与会计师事务所合作，力争在12月底前完成财务报告（这是提交IPO申请的必要步骤），并计划在年底或2027年初正式提交上市申请。在IPO之前，该公司正寻求在私募市场筹集更多资金，目标投前估值至少达到4800亿元人民币，并正在与新投资者就新一轮融资展开洽谈。（彭博）
https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/quick_start/pricing
DeepSeek正内测识图功能
4月29日，多位用户发现DeepSeek开启图片理解功能的灰度测试。具体来看，被灰度测试选中的用户的DeepSeek首页上会出现“识图模式”入口，当光标移动到该选项时，会出现“图片理解功能内测中”的字样。记者注意到，DeepSeek研究员陈德里在其个人社交媒体上表示，“Now，we see you”（现在，我们看见你了）。(新京报)
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4月29日，多位用户发现DeepSeek开启图片理解功能的灰度测试。具体来看，被灰度测试选中的用户的DeepSeek首页上会出现“识图模式”入口，当光标移动到该选项时，会出现“图片理解功能内测中”的字样。记者注意到，DeepSeek研究员陈德里在其个人社交媒体上表示，“Now，we see you”（现在，我们看见你了）。(新京报)
DeepSeek 已将deepseek-v4-pro 模型 2.5 折的优惠期，延长至北京时间 2026/05/31 23:59
https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/quick_start/pricing
OpenClaw 已将 DeepSeek 最新的 V4 Flash 设为其热门 AI 代理的默认模型。
在周日的更新中，OpenClaw 表示已将目录扩展至包含 DeepSeek 的 V4 Flash 和旗舰 V4 Pro，并把 Google Meet 等功能整合进其代理。同时，OpenClaw 优化了 DeepSeek V4 模型在执行多步骤任务时保持一致性的能力。
其中 V4 Pro 拥有 1.6 万亿参数，成为该公司有史以来参数量最大的模型，而较小的 V4 Flash 模型则有 2840 亿参数。
DeepSeek 周五表示，其 V4 模型已为主流代理工具优化，包括 Anthropic 的 Claude Code、OpenClaw 以及腾讯的 CodeBuddy。
https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/quick_start/pricing
V4-Pro在Agent能力、世界知识和推理性能上达到开源领先水平，可比肩顶级闭源模型；V4-Flash参数更小，速度更快、成本更低。
DeepSeek-V4分为Pro与Flash两个版本，均支持百万（1M）token超长上下文，两个版本均大幅降低了对计算和显存的需求。
API服务同步上线，开发者将model参数修改为deepseek-v4-pro或deepseek-v4-flash即可调用，接口兼容OpenAI ChatCompletions与Anthropic两套标准。
DeepSeek同时披露，受限于高端算力供给，Pro版本当前服务吞吐十分有限，预计下半年随华为昇腾950超节点批量上市后，Pro版本价格将大幅下调。
值得注意的是，昇腾CANN将在今晚7点直播DeepSeek V4在昇腾平台的首发。
传梁文锋内部发声，DeepSeek V4将于4月下旬发布
据多位知情人士向媒体透露，DeepSeek创始人梁文锋近日在内部沟通中透露，DeepSeek新一代旗舰大模型DeepSeek V4将于4月下旬正式发布。
近期，DeepSeek 网页端悄然上线了“快速模式”和“专家模式”两种交互模式，支持简洁搜索和长程、复杂问题处理，引发业内对于V4模型发布的猜测。相关消息显示，DeepSeek V4不仅将带来万亿参数规模和百万级上下文窗口，更首次实现与华为昇腾等国产芯片的深度适配，标志着中国AI产业在“去CUDA化”道路上迈出的关键一步。
有外媒报道称，为迎接V4发布，阿里巴巴、字节跳动、腾讯等国内科技巨头已预订数十万片新一代AI算力芯片，计划通过云服务提供DeepSeek新模型，并将其集成到自身AI产品中。受此影响，新AI芯片产品近期价格已上涨约 20%。
截至发稿，DeepSeek方面并未回应新浪科技问询。
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据多位知情人士向媒体透露，DeepSeek创始人梁文锋近日在内部沟通中透露，DeepSeek新一代旗舰大模型DeepSeek V4将于4月下旬正式发布。
近期，DeepSeek 网页端悄然上线了“快速模式”和“专家模式”两种交互模式，支持简洁搜索和长程、复杂问题处理，引发业内对于V4模型发布的猜测。相关消息显示，DeepSeek V4不仅将带来万亿参数规模和百万级上下文窗口，更首次实现与华为昇腾等国产芯片的深度适配，标志着中国AI产业在“去CUDA化”道路上迈出的关键一步。
有外媒报道称，为迎接V4发布，阿里巴巴、字节跳动、腾讯等国内科技巨头已预订数十万片新一代AI算力芯片，计划通过云服务提供DeepSeek新模型，并将其集成到自身AI产品中。受此影响，新AI芯片产品近期价格已上涨约 20%。
截至发稿，DeepSeek方面并未回应新浪科技问询。
DeepSeek又出手了？一个神秘的AI模型引起全球开发者热议
据路透社3月18日报道，一款名为“Hunter Alpha”的AI模型近日在开发者平台OpenRouter匿名上线，引发全球开发者社区关注。
该模型未标注开发者身份，但观察其性能参数与时间节点，市场猜测这可能是DeepSeek在正式发布前对其下一代系统进行的秘密测试。
Hunter Alpha于3月11日以“隐身模型”形式发布，且目前向开发者提供免费访问。测试显示，该系统具备1万亿参数规模和高达100万token的上下文窗口。
群友补充： 是小米家的
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1万亿参数、100万token上下文窗口及免费访问策略
据路透社3月18日报道，一款名为“Hunter Alpha”的AI模型近日在开发者平台OpenRouter匿名上线，引发全球开发者社区关注。
该模型未标注开发者身份，但观察其性能参数与时间节点，市场猜测这可能是DeepSeek在正式发布前对其下一代系统进行的秘密测试。
Hunter Alpha于3月11日以“隐身模型”形式发布，且目前向开发者提供免费访问。测试显示，该系统具备1万亿参数规模和高达100万token的上下文窗口。
群友补充： 是小米家的
DeepSeek提出了一种名为 mHC （流形约束超连接）的新架构，旨在解决传统超连接在大规模模型训练中的不稳定性问题，同时保持其显著的性能增益。
该架构通过将传统 Transformer 的单一残差流扩展为多流并行架构，并利用 Sinkhorn-Knopp算法将连接矩阵约束在双拟随机矩阵流形上，成功解决了超连接（HC）在大规模训练中因破坏恒等映射属性而导致的数值不稳定和信号爆炸问题。
这篇论文的第一作者有三位：Zhenda Xie（解振达）、Yixuan Wei（韦毅轩）、Huanqi Cao。值得注意的是，DeepSeek 创始人 & CEO 梁文锋也在作者名单中
DeepSeek宣布同时发布两个正式版模型：DeepSeek-V3.2 和 DeepSeek-V3.2-Speciale。
官方网页端、App 和 API 均已更新为正式版 DeepSeek-V3.2。Speciale 版本目前仅以临时 API 服务形式开放，以供社区评测与研究。
DeepSeek-V3.2 的目标是平衡推理能力与输出长度，适合日常使用，例如问答场景和通用 Agent 任务场景。
DeepSeek-V3.2 的思考模式也增加了对 Claude Code 的支持，用户可以通过将模型名改为 deepseek-reasoner，或在 Claude Code CLI 中按 Tab 键开启思考模式进行使用。但需要注意的是，思考模式未充分适配 Cline、RooCode 等使用非标准工具调用的组件，我们建议用户在使用此类组件时继续使用非思考模式。
新模型技术报告
开源地址
DeepSeek-V3.2：HuggingFace / ModelScope
DeepSeek-V3.2-Speciale： HuggingFace / ModelScope
众所周知，当前所有 LLM 处理长文本时都面临一个绕不开的困境：计算复杂度是平方级增长的。序列越长，算力烧得越狠。
于是，DeepSeek 团队想到了一个好办法。既然一张图能包含大量文字信息，而且用的 Token 还少，那不如直接把文本转成图像？这就是所谓的「光学压缩」——用视觉模态来给文本信息「瘦身」。
论文显示，DeepSeek-OCR 的压缩率能达到 10 倍，OCR 准确率还能保持在 97% 以上。
也就是说，原本需要 1000 个文本 Token 才能表达的内容，现在只用 100 个视觉 Token 就搞定了。即使压缩率拉到 20 倍，准确率也还有 60% 左右，整体效果相当能打。
