DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 上线 SiliconFlow，支持视觉理解与 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。

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 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。

DeepSeek-V4-Flash 正式版 API 上线公测，模型名设为 deepseek-v4-flash 即可使用，调用方式不变。其 Agent 能力大幅增强，Terminal Bench 2.1 得分 82.7，NL2Repo 54.2，Toolathlon verified 70.3，DSBench-Hard 59.6，多项基准远超 V4-Pro-Preview。

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…

DeepSeek-R1 的开源复现项目已在 GitHub 发布，在 Hacker News 上获得 101 个积分。该项目旨在以开源方式复现 DeepSeek-R1 模型。

摩尔线程发布并开源 MusaCoder 代码大模型，含 9B 和 27B 两个参数规模，是业内首个基于国产 GPU 算力底座完成全链路训练与验证的开源模型。后训练流程在基于 MTT S5000 的夸娥智算集群上完成，支持从 PyTorch 标准算子自动生成高性能 CUDA/MUSA 原生 Kernel 代码。在 KernelBench 评测中，MusaCoder-27B-RL 以 Overall Pass@8 93.2%、Avg.@8 88.60% 超越 Claude Op…

DeepSeek发布了多模态大模型及技术报告，提出创新的"基于视觉原语的思考"框架。该框架将点、边界框等视觉元素作为推理的基本单元，旨在解决多模态模型在空间参照任务中存在的"参照鸿沟"核心问题，使模型能将抽象认知锚定到图像的具体坐标上。尽管模型规模紧凑且图像标记预算较低，其在多项挑战性计数和空间推理基准测试上的性能，可与GPT-5.4等前沿模型相媲美。