DSH-better-sidebar：为 DeepSeek Harness 扩展 UI 定制

DeepSeek Harness 团队推荐社区插件 dsh-TUI，该插件从 DSH 内测期间就持续开发，补齐了 DSH 缺失的 TUI 界面，并随 DSH 版本更新持续打磨功能。官方 API 统计显示约 60% 的 DSH 用户使用了至少一个第三方插件，团队将持续支持插件生态并推动插件 API 趋于稳定。

DeepSeek 官方 API 统计显示，约 60% 的 DeepSeek Harness 用户使用了至少一个第三方插件。DSH 团队表示将持续支持第三方插件生态，推动插件 API 趋于稳定，减少破坏性更新；作者本人将在接下来几天每天推荐一个优质 DSH 插件并征集自荐。DSH 会在用户使用官方 API 及模型时上报插件包名和版本，不额外消耗 tokens。

DeepSeek Harness v0.1.5 发布，新版本与 DeepSeek V4.1 Flash 模型训练深度结合，模型在 Harness 的不同配置中均做了专项训练和优化。同时推出实验性的 Agent Teams 功能，主打"一切皆插件"，团队仍在开放招聘。

DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash，一个 552B 参数的多模态 MoE 模型，支持最长 100 万 token 上下文，模型权重已在 Hugging Face 开放。

当前 AI 热点，聚合 1 个独立信源、3 条信号。

DeepSeek 本周在 HuggingFace 开源 DeepSeek-V4.1-Flash 权重，模型已在 Baseten Model APIs 上线。规格为 552B 总参数、prefill 激活 8B、decode 激活 16B、1M token 上下文、支持文本加图像输入。

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。

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 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。