Arena 评测 Jev Router：成本高 38%、延迟 1.7 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。

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。

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。

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。

DeepSeek 发布开源模型 DeepSeek V4 Flash 0731，在 Artificial Analysis 智能指数上得分 50，位列开源模型前三。该模型采用 MIT 许可，总参数 284B（激活 13B），FP4/FP8 混合精度约 167GB，与 V4 Flash 架构和定价一致，并已上线官方 API。

新浪发布仅3B参数的VibeThinker-3B，在AIME26等数学编程基准上持平DeepSeek V3.2等大200–333倍的模型，LiveCodeBench超越所有20B以下模型，LeetCode竞赛解决123/128题超过GPT-5.2、Kimi K2.5等。但知识密集型GPQA-Diamond大幅落后。模型基于阿里Qwen2.5-Coder-3B，经SFT、强化学习、自蒸馏等多阶段后训练。研究提出“参数压缩-覆盖假说”：逻辑推理依赖少数可压缩模式，而广泛世界知识…

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…