DeepSeek-V4.1-Flash-1017 登顶 Agent Arena 与 Code Arena: WebDev 开源榜，总榜第 11

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。

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。

中信证券研报认为，DeepSeek Harness 有望成为 DeepSeek 从模型供给走向平台生态的关键一环，把开源与工程优势转化为用户基础和商业化能力。该框架由深度求索于 2026 年 8 月开源，采用 MIT 许可证、以 TypeScript 编写，主打「一切皆插件」。报告同时看好国产大模型持续崛起，认为成本效率与开源生态优势有望推动 AI 应用向知识工作与企业场景渗透。

DeepSeek 将 V4.1 Flash 更新至 V4.1-Flash-1017 版本，网页端、APP 与 API 已同步替换，各项基准测试能力较上一版明显提升，任务运行时间与输出长度缩短，单次调用综合成本下降。

微软宣布完成新一代 SOTA 基础模型 MAI-Base-2 的预训练，称其性能强于所有参测开源权重模型。该模型总参数 2.8T、活跃参数 80B，在 6,000 个 NVIDIA GB200 GPU 上训练 38 天，平均浮点算力利用率 21%、有效吞吐量 89%，预训练算力效率据称为 DeepSeek-V4-Pro-Base 的 4~12 倍。

英特尔 CEO 陈立武表示，DeepSeek、Kimi 和 GLM 等中国前沿 AI 模型的 Token 成本较低，普及速度非常快，性能已经足够好。他坚定支持开源，认为这是提高效率的最优路径，并称市场将决定不同模型的应用场景。他还表示量子计算可能在未来三到五年内走向主流。

谷歌推出开源多模态嵌入模型 EmbeddingGemma 2，基于 Gemma 4 架构，7.4 亿参数，量化后手机端运行仅需 191MB 内存，可统一处理文本、代码、图像、视频和音频。

英伟达投资的初创公司 Reflection AI 于当地时间周一发布首款开放权重大模型 Beam，定位在代码与智能体任务领域与 DeepSeek、Kimi 等中国模型竞争。

华为与高通达成首份涵盖 5G 技术的交叉许可协议，高通将收购华为部分美国专利，交易完成后华为专利许可累计总金额超 69 亿美元。彭博分析师称，随着 DeepSeek 推出 V4.1 Flash，中国顶尖 AI 模型与美国领先模型的 LiveBench 跑分差距已缩小至 3%。此外，华为首款“韬定律逻辑折叠”芯片海思麒麟 9050 Pro 裸片显微照首曝，晶体管密度提升 55% 且面积小于前代。