Rohan Paul@rohanpaul_ai精选AI 评分8282NSA、CISA 和 FBI 发布联合公告 AA26-251A，指控 DeepSeek、月之暗面、阿里、MiniMax、阶跃星辰和 Z .AI 自 2024 年底起对美国前沿模型进行工业规模蒸馏。
推荐理由：原文梳理了联合公告的指控手法与缓解建议，并指出检测指标可能误伤普通企业 Agent 流量。
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DeepSeek 最新动态
DeepSeek（深度求索）的模型发布、开源权重、技术报告与 API 价格变化。
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IT之家·人工智能精选AI 评分7878 曝 DeepSeek 聘请中信证券筹备科创板 IPO，目标年内递交申请
路透社报道称，DeepSeek 已聘请中信证券筹备科创板上市，目标今年递交 IPO 申请、明年挂牌，募资将用于算力基建、模型研发、芯片自研与人才激励。公司正推进新一轮融资，目标估值约 5000 亿元人民币，此前 6 月完成约 74 亿美元首轮外部融资，投后估值超 500 亿美元；2026 年前 7 个月营收约 4.75 亿元。
推荐理由：综合路透与金融时报报道，梳理了 DeepSeek 的 IPO 筹备、融资结构与场外份额乱象，可帮助读者了解其资本化进程的全貌。
IT之家·人工智能精选AI 评分7777 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 模型已开源，多模态 Agent 能力接近 Opus-4.8
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。
推荐理由：原文梳理了模型开源内容与能力定位，读者可据此评估其在多模态 Agent 场景中的可用性。
Fireworks AI精选AI 评分6868 DeepSeek V4 Pro 0813 上线 Fireworks：SWE-Bench Verified 达 95.2%，单任务成本约为 Fable 5 的三分之一
Fireworks 上线 DeepSeek V4 Pro 0813，提供 serverless、专属部署及 SFT/DPO/RFT 训练支持，模型具备 1M token 上下文窗口和原生工具调用。
推荐理由：原文用四组基准和逐任务成本数据对比 V4 Pro 与 Fable 5、Kimi K3，并指出 Java 弱项与路由空间，读者可据此选型。
DeepSeek：API 更新日志精选AI 评分6767 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 发布
DeepSeek 上线实验性多模态视觉理解模型 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp，可通过设置 model='deepseek-v4-flash-vision-exp' 在 API 平台访问。
推荐理由：实验版在纯文本能力与正式版持平的基础上补齐视觉，多模态 Agent 基准接近 Opus-4.8，让依赖视觉的 DeepSeek 工作流无需切换后端即可评估更强感知能力。
公众号：DeepSeek精选AI 评分7373 DeepSeek 上线多模态视觉理解模型 V4-Flash-Vision-Exp
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。
推荐理由：比文本能力持平更实际的是多模态 Agent 能力接近 Opus-4.8，同时图片按 token 计费与 V4-Flash 一致，原先依赖外部视觉模型的 Agent 流程可能改用单一 API 且成本更低。
LMSYS Blog精选AI 评分7373 突破 DeepSeek-V4-Pro 服务极限：H20 上的多场景优化方法
LMSYS 团队针对 1.6 万亿参数的 MoE 模型 DeepSeek-V4-Pro，在 H20 GPU 上通过场景化服务配置逼近 B300 性能。单节点 H20-141GB 参考实现达 271 output tokens/s，与 B300 的 383.7 tokens/s 性能差距缩小至 1.42×。
推荐理由：文章提出按上下文长度与并发需求分场景选择 prefill/decode 配置，并用 Humming 压缩和 Online C128 释放 HBM，使 H20 也能服务 1M 上下文，为受限硬件上的大规模推理提供了可复用的工程思路。
Together AI 研究与产品博客精选AI 评分7070 DeepSWE 实测：DeepSeek V4 Pro 0813 与 GPT-5.6 Sol 的成本、编码与级联路由对比
Together AI 在 DeepSWE 全部 113 个任务上各跑四次对比 DeepSeek V4 Pro 0813 与 GPT-5.6 Sol，共 904 次运行。
推荐理由：原文基于同一批 904 次运行数据拆解两模型的成本与失败模式，并给出可复用的级联路由方案，比单独跑分更有参考价值。
Together AI 研究与产品博客精选AI 评分7070 Together AI 实测 DeepSeek V4 Pro 0813 对比 Claude Fable 5 在 DeepSWE 上的成本、编码与路由表现
Together AI 在 DeepSWE 全部 113 个任务、每任务 4 次试验（共 904 次 rollout）上对比 DeepSeek V4 Pro 0813 与 Claude Fable 5。
推荐理由：原文基于同一批 904 次 rollout 的实测数据，给出两模型在 DeepSWE 上的成本与互补性对比，以及可复用的级联路由结果。
SiliconFlow@SiliconFlowAI精选AI 评分6565推荐理由：每百万缓存命中 0.44 美元与 1M 上下文组合，使 Agent 工作流在长上下文成本测算上有了更具体参照。
公众号：数字生命卡兹克精选AI 评分6969 从0到1速通DeepSeek Harness：一切皆插件的Agent基建
DeepSeek发布Agent产品DeepSeek Harness，核心理念“一切皆插件”，基于名为Cordis的内核，支持在Agent运行中随时更换插件并保持状态不崩，官方预设100多个一方插件。产品提供标准、PTC、极简、创造四种模式，其中创造模式可让Agent现场创造并挂载新插件实现自改造。目前为开发者预览版，GitHub已获3.7万Star。
推荐理由：文章把Harness定位为插件化基建而非单一Agent，Cordis内核的时间与空间可组合性解释了Agent如何在运行中插拔能力，这比模板本身更值得理解。
DeepSeek@deepseek_ai精选AI 评分6666推荐理由：插件化把模型、工具、会话拆成可替换单元，影响在于选择智能体框架时可以从整体选型转为逐组件比较，降低被单一编排方案绑定的迁移成本。
DeepSeek：API 更新日志精选AI 评分8181 DeepSeek-V4-Pro 正式版上线，Agent 能力大幅增强
DeepSeek-V4-Pro 正式版已在 APP、网页端和 API 同步上线，模型名设为 deepseek-v4-pro 即可使用。其 Agent 能力显著提升，HLE (wo/w tools) 达 42.7/60.0，Terminal Bench 2.1 为 87.9。
推荐理由：峰谷定价把闲时成本降至高峰一半，适合批量推理、评估任务等可延迟工作负载调整执行时间，为降低 API 支出提供空间。
公众号：数字生命卡兹克精选AI 评分6969 DeepSeek V4 Pro与Grok 4.6同日发布，双双逼近Claude Fable 5体验
DeepSeek V4 Pro正式版与Grok 4.6在2小时内先后发布，均为1.6T/1.5T参数模型，逼近Claude Fable 5体验。
推荐理由：把准 Fable 级 Agent 能力压到输出百万 token 0.87 美元，与 50 美元的 Fable 5 形成数量级差距，团队对自动化任务的成本核算可能因此改变。
Together AI 研究与产品博客精选AI 评分8080 Together AI 实测 DeepSWE：DeepSeek-V4 Flash 0731 对比 GPT-5.6 Luna 的成本与编码表现
Together AI 在 113 个 DeepSWE 任务上对比 DeepSeek-V4 Flash 0731 与 GPT-5.6 Luna：Luna pass@1 为 67.2%，DeepSeek 为 53.3%，但 DeepSeek 每次 rollout 成本约 $0.10，仅为 Luna（$0.61）的约六分之一。
推荐理由：原文基于同一轮 900 次 rollout 实测给出两款模型的成本、失败模式与分域表现，并提出可复用的低成本级联方案。
Artificial Analysis@ArtificialAnlys精选AI 评分7878推荐理由：DeepSeek 把 V4 Flash 的智能效率往前推了一步，MIT 许可让商业应用毫无顾虑，做轻量级部署的团队可以立刻换上。
DeepSeek：API 更新日志精选AI 评分7272 DeepSeek-V4-Flash 正式版 API 上线公测
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。
推荐理由：DeepSeek V4-Flash 正式版 Agent 能力大幅跃升，多个编码 agent 基准分数翻倍，对做代码助手的团队是个高性价比的生产力入口。虽然是 Flash 版，但后训练打磨的成果让人更期待 Pro 正式版。
LMSYS Blog精选AI 评分6161 DeepSeek-V4 Flash 强化学习训练登陆 AMD Instinct MI355X GPU，由 Miles 框架支持
DeepSeek-V4 Flash 的强化学习训练现已在 AMD Instinct MI355X GPU 上通过 Miles 框架获得支持，基于 ROCm 软件栈运行。该 2840 亿参数 MoE 模型（每 token 激活 130 亿参数）需 SGLang 进行 rollout 生成、Megatron 进行策略更新，Miles 负责异步循环与权重同步。团队解决了 SGLang 与 Megatron 间模型对齐、量化状态在线更新及多节点并行稳定性三大挑战，最终在四个八 GPU 节点上完成端到端验证：超过 100 个优化器步骤中训练-rollout 对数概率差可控，在线奖励持续提升，离线 AIME-2024 基准分数同步上涨。
推荐理由：把 DeepSeek-V4 Flash 的 RL 训练完整搬到 AMD MI355X 上，不是画饼，而是给了实测数据和可跑的配置。想用非 NVIDIA 卡做 RL 训练的，可以照着踩坑。
PromptArmor：Threat Intelligence精选AI 评分6666 PromptArmor 披露 Microsoft Copilot Cowork Skill 可绕过管理员设置调用 DeepSeek
PromptArmor 披露，即使组织未加入 DeepSeek Preview，Microsoft Copilot Cowork 的 Skill 也能通过 agent 自身的访问路径调用 DeepSeek（Mistral 亦验证可行），且无需 API key，认证由用户的 Cowork 会话自动授予。
推荐理由：原文实测展示了 Copilot Cowork Skill 如何绕过组织级模型封锁调用 DeepSeek，并给出管理员目前唯一可用的关闭路径。
MarkTechPost精选AI 评分7979 DeepSeek 开源 DSpark 投机解码框架，加速 DeepSeek-V4 生成速度 60–85%
DeepSeek 发布 DSpark 投机解码框架并开源检查点与训练代码。该框架不是新模型，而是在 DeepSeek-V4 权重上附加草稿模块，通过半自回归生成（并行骨干 + 轻量级顺序头）实现无损加速。生产环境下，DeepSeek-V4-Flash 和 V4-Pro 每用户生成速度较 MTP-1 基线分别提升 60–85% 和 57–78%。离线测试中，接受长度比 Eagle3 高 26–31%，比 DFlash 高 16–18%。配套 DeepSpec 训练代码库采用 MIT 许可证。
推荐理由：DeepSeek 开源的这个投机解码框架让 V4 生成提速 60% 以上，关键在于不换模型就能加速，对用 API 做产品的人是立即可用的性能提升。代码和权重都给了，值得一试。