Genspark 与 Fireworks Lab 将 MiniMax M3 后训练为 Gen-1 Slides，以约 1/17 成本比肩 Opus 5

Meta 的 Muse Glimmer 30B 稠密模型已在 Fireworks 上提供 serverless 和按需部署，主打多轮工具调用与失败恢复等常驻 Agent 场景。

月之暗面开源 Kimi K3，Fireworks Day-0 提供推理与训练支持。模型总参数 2.8T、激活参数 104B、1M token 上下文，Frontend Code Arena 1。

Suno 发布新一代音乐模型 v6，与 Warner Music Group、BMG、Believe 等行业伙伴合作开发，后续将全面替换旧模型。v6 分为三个版本：旗舰 v6 和探索向的 v6-wild 面向 Pro 与 Premier 订阅用户，更快的 v6-mini 向所有人开放。

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。

Artificial Analysis 评测显示，DeepSeek V4.1 Flash 在 Intelligence Index 得分 40，超过 DeepSeek V4 Pro 0813 成为 DeepSeek 新旗舰，输入激活参数 8B、输出激活参数 16B，支持 1M token 上下文，MIT 许可。

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 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。