AI圈报
模型发布 / 更新普通

MiMo V2.6 Pro 登顶 Agent Arena 开源模型榜首，Pro 与 Flash 同列性能成本 Pareto 前沿

信息来源：X：小米 MiMo (@XiaomiMiMo)·
DeepSeek
原始标题：MiMo V2.6 Pro ranks #1 on the Agent Arena open-model leaderboard, while both Pro and Flash land on the performance-cost Pareto frontier. 🚀

内容摘要

小米 MiMo 宣布 MiMo V2.6 Pro 在 Agent Arena 开源模型榜单排名第一，净提升 +3.8%；引用 @arena 数据显示，Pro（每任务 $0.11）和 Flash（每任务 $0.05）是仅有的两个位于性能成本 Pareto 前沿的开源模型，Pro 比 #2 DeepSeek V4.1 Flash 成本低 15%，Flash 比 Pro 便宜 55% 但低 1.3 个百分点。
内容分类AI 模型发布与更新
内容层级普通情报
发布时间（北京时间）
本站收录时间（北京时间）
信息来源X：小米 MiMo (@XiaomiMiMo)
站内情报编号intel-362d8ff2ea21c5ad3711b4c0
阅读原始信息 ↗查看数据来源更多模型发布 / 更新

相关推荐

综合分类、实体标签与信息来源匹配

模型发布 / 更新精选
Microsoft AI 公布 MAI-Base-2 预训练细节，2.8T 参数 MoE 模型 FLOPs 效率达 DeepSeek-V4-Pro-Base 的 4.2 至 12.3 倍
Microsoft AI 宣布完成 MAI-Base-2 预训练，这是一个 800 亿激活、2.8T 总参数的 MoE 基础模型，在 held-out 评测中 BPB 低于所测全部开源权重模型，预训练 FLOPs 效率比 DeepSeek-V4-Pro-Base 高 4.2 至 12.3 倍。
信息来源：Microsoft AI：官方博客（网页） · DeepSeek
模型发布 / 更新精选
DeepSeek V4.1 Flash 在 ARC-AGI (Verified) 评测中的成绩公布
ARC Prize 公布 DeepSeek V4.1 Flash 在 ARC-AGI (Verified) 的成绩：ARC-AGI-2 得分 72.9%，每任务成本 $0.13；ARC-AGI-1 得分 94.5%，每任务成本 $0.07。相比 V4 Flash 的最佳成绩，ARC-AGI-1 高 5.5 分，ARC-AGI-2 高 11.5 分，但每任务成本高约 250%。
信息来源：X：ARC Prize (@arcprize) · DeepSeek
模型发布 / 更新精选
DeepSeek 发布开源模型 DeepSeek-V4.1-Flash，优化编码智能体 prefill 效率
DeepSeek 本周在 HuggingFace 开源 DeepSeek-V4.1-Flash 权重，模型总参数 552B，prefill 激活 8B、decode 激活 16B，支持 1M token 上下文和文本加图像输入，已上线 Baseten Model APIs。
信息来源：Baseten 工程博客（网页） · DeepSeek / Hugging Face
模型发布 / 更新精选
WorkBuddy 上线 DeepSeek V4.1-Flash，免费试用两周
WorkBuddy 宣布 DeepSeek V4.1-Flash 已在其平台上线，免费试用两周。引用的 DeepSeek 公告称 V4.1-Flash 已登陆 DeepSeek API 并支持原生多模态。
信息来源：X：Tencent WorkBuddy (@WorkBuddy_AI) · DeepSeek
模型发布 / 更新精选
DeepSeek AI 发布 DeepSeek-V4.1-Flash：1M 上下文、FP4 KV 缓存与跨层注意力复用
DeepSeek AI 发布多模态 MoE 模型 DeepSeek-V4.1-Flash，552B 主干加 196B Engram 参数，上下文窗口 1M，prefill 激活 8B 参数、decode 激活 16B，全局 KV 缓存降至每 token 890 字节，约为 DeepSeek-V4-Flash 的 1/4、DeepSeek-V1 的 1/437。
信息来源：MarkTechPost（RSS） · DeepSeek
模型发布 / 更新精选
DeepSeek 发布 V4.1-Flash，API 价格同步下调
DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash，是全新模型结构系列中最小尺寸的模型，具备原生多模态视觉理解能力，评测包括 GPQA Diamond 90.9、HLE 36.8、Codeforces Rating 3471、Terminal-Bench 2.1 90.6 等。
信息来源：DeepSeek：API 更新日志 · DeepSeek
模型发布 / 更新精选
vLLM x AgentX：面向真实世界智能体推理服务的全栈优化
vLLM 团队发布针对智能体负载优化的博客，基于 SemiAnalysis 的公开 AgentX 基准展示成果：DeepSeek V4 Pro 在 GB300 上达到 83K total tokens/GPU-秒。
信息来源：vLLM 官方博客（RSS） · DeepSeek
模型发布 / 更新精选
DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 模型已开源，多模态 Agent 能力接近 Opus-4.8
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。
信息来源：IT之家·人工智能 · DeepSeek / Hugging Face
模型发布 / 更新精选
DeepSeek 上线多模态视觉理解模型 V4-Flash-Vision-Exp
DeepSeek 上线多模态视觉理解模型 V4-Flash-Vision-Exp，纯文本能力与 V4-Flash 正式版持平，多模态 Agent 能力接近 Opus-4.8。该模型通过 API 提供，图片按 token 计费，一张最多占 384 tokens，价格与 V4-Flash 一致。同期上线的 Files API 免费，支持图片上传后通过 file_id 复用。
信息来源：公众号：DeepSeek（深度求索） · DeepSeek
模型发布 / 更新精选
DeepSeek V4 Pro 登陆硅基流动，1M 上下文
DeepSeek-V4-Pro-0813 正式上线硅基流动 SiliconFlow，提供 Day-0 支持，具备 1M 上下文窗口及低/高/最大三档推理强度，更侧重编码、工具调用与智能体工作流，仍保持 MIT 开源协议。定价为输入 $1.32/M、输出 $3.96/M、缓存命中 $0.44/M。同系列 DeepSeek-V4-Flash-0731 则面向追求速度与成本效益的日常生产场景。
信息来源：X：硅基流动 SiliconFlow (@SiliconFlowAI) · DeepSeek