Ecdysis：自进化智能体框架训练提速1.84倍

Qwen 团队提出 Elastic Horizon，一种闭环控制器，用成功轨迹长度的 90 分位追踪"有效交互前沿"，解决智能体 RL 中交互轮数调度这一开环控制问题。在 AppWorld 和 BFCL 上，固定轮数扫描出现明显饱和平台；该方法在 7B 和 14B 骨干上均取得最佳成功率，并节省最多 25% 的每步轨迹 token。

一项研究用知识空间理论检验 LLM 数学知识是否具备连贯结构，而非仅有连贯准确率。八款开源与闭源模型常违反知识依赖关系，且彼此知识分布重叠度低。这些缺陷在基于准确率或 LLM 作为评判的评估中均不可见。

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。

硅基流动宣布 DeepSeek-V4.1-Flash 于 Day 0 上线其平台。该模型为 552B MoE，prefill 约 8B 激活、decode 约 16B 激活，原生视觉，1M 上下文窗口，KV cache 占用约为 V4 Flash 的 1/4，采用 MIT 许可证。

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 发布 V4.1-Flash，采用 Causal Encoder-Decoder 新架构并支持原生视觉理解，552B MoE 参数，输入处理激活 8B、输出生成激活 16B。

DeepSeek 发布 V4.1-Flash，采用新 Causal Encoder-Decoder 架构并支持原生视觉理解，为其新架构家族中最小模型。该模型为 552B 参数 MoE，输入处理激活 8B、输出生成激活 16B；KV cache 需求较上一代降至 HBM 的 1/4、SSD 存储的 1/8，API 价格更低。

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。

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。

Suno 发布 v6 模型，可将图片、视频和语音备忘录转化为音乐，并对已创建的歌曲进行精确修改。同时提供 v6-wild 版本供探索更多可能性，官方附有 2 分钟以内的功能演示视频。