DeepSeek-V4-Pro 正式版上线,Agent 能力大幅增强
DeepSeek-V4-Pro 正式版已在 APP、网页端和 API 同步上线,模型名设为 deepseek-v4-pro 即可使用。其 Agent 能力显著提升,HLE (wo/w tools) 达 42.7/60.0,Terminal Bench 2.1 为 87.9。
推荐理由:峰谷定价把闲时成本降至高峰一半,适合批量推理、评估任务等可延迟工作负载调整执行时间,为降低 API 支出提供空间。
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。
DeepSeek-V4-Pro 正式版已在 APP、网页端和 API 同步上线,模型名设为 deepseek-v4-pro 即可使用。其 Agent 能力显著提升,HLE (wo/w tools) 达 42.7/60.0,Terminal Bench 2.1 为 87.9。
推荐理由:峰谷定价把闲时成本降至高峰一半,适合批量推理、评估任务等可延迟工作负载调整执行时间,为降低 API 支出提供空间。
DeepSeek V4 Pro正式版与Grok 4.6在2小时内先后发布,均为1.6T/1.5T参数模型,逼近Claude Fable 5体验。
推荐理由:把准 Fable 级 Agent 能力压到输出百万 token 0.87 美元,与 50 美元的 Fable 5 形成数量级差距,团队对自动化任务的成本核算可能因此改变。
Together AI 在 113 个 DeepSWE 任务上对比 DeepSeek-V4 Flash 0731 与 GPT-5.6 Luna:Luna pass@1 为 67.2%,DeepSeek 为 53.3%,但 DeepSeek 每次 rollout 成本约 $0.10,仅为 Luna($0.61)的约六分之一。
推荐理由:原文基于同一轮 900 次 rollout 实测给出两款模型的成本、失败模式与分域表现,并提出可复用的低成本级联方案。
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。
推荐理由:为 MI300X 提供了可部署的生产栈,包含 FP8 格式修复、推测解码优化和混合 KV 缓存策略,单卡就能服务 256K 上下文。
推荐理由:DeepSeek 把 V4 Flash 的智能效率往前推了一步,MIT 许可让商业应用毫无顾虑,做轻量级部署的团队可以立刻换上。
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。
推荐理由:CTGT 这个实验设计得很聪明,用匹配对和四家实验室裁判,直接回应了蒸馏会不会传审查的争论。自蒸馏效果一样好,开源模型和评估集让结论可复现,对中国开源模型使用者是个重要信号。
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。
推荐理由:DeepSeek V4-Flash 正式版 Agent 能力大幅跃升,多个编码 agent 基准分数翻倍,对做代码助手的团队是个高性价比的生产力入口。虽然是 Flash 版,但后训练打磨的成果让人更期待 Pro 正式版。
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。
推荐理由:把 DeepSeek-V4 Flash 的 RL 训练完整搬到 AMD MI355X 上,不是画饼,而是给了实测数据和可跑的配置。想用非 NVIDIA 卡做 RL 训练的,可以照着踩坑。
PromptArmor 披露,即使组织未加入 DeepSeek Preview,Microsoft Copilot Cowork 的 Skill 也能通过 agent 自身的访问路径调用 DeepSeek(Mistral 亦验证可行),且无需 API key,认证由用户的 Cowork 会话自动授予。
推荐理由:原文实测展示了 Copilot Cowork Skill 如何绕过组织级模型封锁调用 DeepSeek,并给出管理员目前唯一可用的关闭路径。
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。
推荐理由:DeepSeek 开源的这个投机解码框架让 V4 生成提速 60% 以上,关键在于不换模型就能加速,对用 API 做产品的人是立即可用的性能提升。代码和权重都给了,值得一试。
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。
推荐理由:一家初创把AI调用从Claude全切到DeepSeek,省下的钱超过工资总额,企业客户开始用模型路由压成本,这个趋势比任何benchmark都更能说明价格战的影响。
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。
推荐理由:这篇实测对比揭示了大型模型的致命幻觉问题,GPT-5.5 幻觉率高达 86% 远超 GLM-5.2 的 28%,模型选型不能只看 Benchmark 排名,「会不会不懂装懂」才是真分水岭。
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。
推荐理由:OpenRouter 独家数据展示了代际转折:DeepSeek V4 靠性价比吃下代理负载,中国模型 token 份额首次超过美国,这个信号比任何 benchmark 排名都真实,做应用选型的人该重新算账了。
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)”。
推荐理由:DeepSeek的识图模式终于从内测进了正式版,虽然是补课而非破圈,但对中文用户来说,让AI直接看图比打字描述常用太多,日常工作和内容处理都更顺手了。
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。
推荐理由:DeepSeek 首次外部融资估值冲到 500 亿美元,交易结构却排除了投资人话语权,看得出梁文锋仍把控制权抓得很紧,开源路线和极致性价比是最大的筹码。
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。
推荐理由:Hugging Face 把 DeepSeek-R1 的完整训练管线拆解得清清楚楚,从数据蒸馏到 GRPO 强化学习都开源了,还放出了复现的模型和数据集。想理解或自己训练推理模型的开发者,这大概是目前最实用的路线图。
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。
推荐理由:DeepSeek 第一轮就 500 亿、估值直奔 4000 亿,腾讯和宁德时代入局,这已经不是一家公司的融资,而是中国 AI 产业链上下游的一次正式组队。
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。
推荐理由:国家大基金领投DeepSeek首轮融资,估值450亿美元,这既是政治背书也是资本对国产大模型商业化的真金白银投票,意味着DeepSeek将加速从开源挑战者转向平台化扩张。
独家:DeepSeek计划在完成当前约500亿美元(3500亿人民币)融资轮后,立即申请科创板(A股)IPO。 来源:参与本轮融资的一位大型基金经理。
推荐理由:DeepSeek冲刺科创板,3500亿估值,我好奇的是上市后会怎么改变烧钱打法,以及那些拿了期权的人终于能变现了。
DeepSeek 宣布将旗舰模型 V4-Pro 的 75% 折扣永久化,开发者价格维持在原始水平的四分之一。该折扣原定于 5 月底到期,此举将加剧 AI 行业竞争,使中国公司更直接地与全球同行展开较量。
推荐理由:DeepSeek把API价格永久砍掉75%,这是对OpenAI和Anthropic的直接价格战,做应用的该重新算算成本账了。