DeepSeek 开源 V4.1-Flash：CED 架构降低编码 Agent 的 prefill 开销

DeepSeek 发布多模态模型 V4.1-Flash，以 MIT 许可开源在 Hugging Face，目标是大幅压缩 KV cache 和长上下文处理成本。

DeepSeek 于 8 月 31 日在 Hugging Face 开源首个多模态模型 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp，采用 MIT License，公开模型文件、Tokenizer、Prompt Encoding 参考实现及最小化 PyTorch 推理实现。

百度推出Unlimited OCR，一个3B参数的MoE模型，推理时仅激活500M参数。其核心创新Reference Sliding Window Attention（R-SWA）将KV缓存大小固定为Lm + n（n默认128），内存和延迟不随输出长度增长。模型基于DeepSeek OCR继续训练4000步，支持32K最大长度，通过DeepEncoder实现16倍token压缩。在OmniDocBench v1.5上整体得分93.23，超出DeepSeek OCR基线6.2…

DeepSeek团队正式推出并开源了DeepSeek-V4预览版模型，标志着高性价比的百万上下文长度时代到来。该系列包含两个模型：DeepSeek-V4-Pro拥有1.6万亿总参数和490亿活跃参数，性能媲美顶级闭源模型；DeepSeek-V4-Flash则拥有2840亿总参数和130亿活跃参数，主打快速、高效与经济。模型现已在官方平台通过专家模式和即时模式开放试用，API也已同步更新。完整的技术报告和模型权重已在Hugging Face平台发布，供社区研究和应用。

DeepSeek-V4 论文已在 Hugging Face 发布 paper： https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro/blob/main/DeepSeek_V4.pdf

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。

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。

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。

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。

🚀 DeepSeek-R1-0528 现已发布！ 🔹 基准测试性能提升 🔹 前端能力增强 🔹 减少幻觉现象 🔹 支持 JSON 输出与函数调用 ✅ 立即试用：https://chat.deepseek.com/ 🔌 API 使用方式不变 - 文档在此：https://api-docs.deepseek.com/guides/reasoning_model 🔗 开源权重：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1…