Nathan Lambert：人类仍深嵌 AI 研究，RSI 尚未到来

我们有证据表明：1） AI智能体非常擅长改进用于训练AI的软件 2） 大语言模型在许多领域可以达到超人水平 但这些并不能推导出"AI将强大到在N年内毁灭我们"的结论。我们预测的是不可避免的饱和，以及未知的未来突破。

Nathan Lambert 呼吁关注新一批开源模型，而非 OpenAI/Anthropic 的争议。其引用的 Artifacts 24 期列出 7-9 月值得关注的 25 款模型，涵盖 Motif-3、GLM-5.3、Hy4-preview 等，来自 Qwen、DeepSeek、Meta、Google 等 18 家机构。

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。