DeepSeek-V4.1-Flash-1017 发布

🚀 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…

NSA是一种硬件对齐且原生可训练的稀疏注意力机制，专为超快速长上下文训练与推理设计。其核心采用动态分层稀疏策略，结合粗粒度token压缩与细粒度token选择。通过针对现代硬件的优化，NSA在加速推理、降低预训练成本的同时不损失性能，在通用基准、长上下文任务及指令推理中匹配或超越Full Attention模型。

🚀 DeepSeek-V2.5-1210: 盛大终章 🎉 🌐 联网搜索现已上线网页版！访问 https://chat.deepseek.com/ 并开启"联网搜索"获取实时回答。🕒 🧵(1/3) https://t.co/niCjfsn5t0

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。

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%。

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。

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 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。

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。