DeepSeek
深度求索 — DeepSeek-V3、DeepSeek-R1、Coder 及中国在开源大语言模型上的突破
7 published articles
AI 智能体 · 开源
DeepSeek 推出智能体编排框架，连模型本身都是插件
DeepSeek 发布了 DeepSeek Harness，这是一个开源智能体运行时，其中的模型、工具、沙箱和用户界面均为 Cordis 插件。仅追加的会话日志和双工具极简模式指向一个更低调的野心：可审计、可复现的智能体运行。
2026-08-16
人工智能
DeepSeek-OCR 2 引入视觉因果流，开源文档理解再升级
DeepSeek-OCR 2 引入视觉因果流，实现类人视觉编码。该模型现已在 GitHub 上开源，支持 vLLM 和 Transformers，具备动态分辨率（最多 1,216 个视觉标记）及文档到 Markdown 的转换功能。
2026-07-09
API 经济学
DeepSeek V4 将于七月发布，定价调整将让白天写代码的你感到肉疼
DeepSeek V4 七月中旬发布，采用高峰负载定价。办公时段 API 费用翻倍，最高每百万输出 token 1.74 美元，但低谷时段对缓存命中工作负载来说可能非常便宜。
2026-07-09
模型发布
DeepSeek-V4 预览版发布，开放权重模型竞争愈发激烈
DeepSeek 推出 DeepSeek-V4 预览版，具备顶级推理和更强的智能体能力，现已跨平台可用。此次发布标志着开放权重 AI 竞赛的重大升级，给 OpenAI 和 Google 带来了压力，要求其证明闭源策略的合理性。
2026-07-05
大语言模型推理优化
Aleph Alpha 构建理论推理模型，从硬件原语解码 DeepSeek V3 性能
Aleph Alpha 的理论模型仅凭硬件参数即可预测 DeepSeek V3 的推理性能，揭示 GPU 数量和互连带宽如何改变计算、内存和通信之间的瓶颈。
2026-07-04
人工智能
DeepSeek新模型让效率竞争成为AI军备竞赛的前沿
DeepSeek发布了一款新的大型语言模型，通过将赌注押在效率而非蛮力上，加剧了与主要AI实验室的竞争。该模型旨在通过优化资源利用提供强大性能，反映了行业向成本效益型AI的广泛转变。
2026-06-30
开源AI研究
百万token上下文，KV缓存仅需十分之一：DeepSeek-V4的效率赌注
DeepSeek的V4预览将一款1.6万亿参数的Pro模型与一款2840亿参数的Flash变体组合在一起，两者均支持百万token上下文。论文声称其推理FLOPs仅为V3.2的27%，KV缓存仅为其10%, , 正是这些数字让该上下文的部署变得经济可行。
2026-06-22