DeepSeek 发布 DeepSeekHarness 桌面版,支持 macOS 与 Windows
DeepSeek 发布 DeepSeekHarness 打包桌面版,覆盖 macOS 和 Windows,Linux 用户可通过 npm 上的 @deepseek-ai/dsh 包获取。
DeepSeek 发布 DeepSeekHarness 打包桌面版,覆盖 macOS 和 Windows,Linux 用户可通过 npm 上的 @deepseek-ai/dsh 包获取。
DeepSeek 公开的 KV cache 优化正被西方实验室采用:其 MLA 架构将缓存压缩约 15x,DeepSeek-V4.1-Flash 借助 CSA2、跨层缓存复用与 FP4 缓存把全局 KV cache 降至每 token 890 bytes。
DeepSeek 与华为合作,为华为昇腾芯片推出开源编程工具,核心是比 CUDA 更易用的编程语言 TileLang,双方还优化了由 128 颗昇腾 950 芯片组成的超节点。该语言由北京大学研究人员开发,DeepSeek 已使用约一年,现为其 AGI 工作的主要工具。
MiniMax Code 于 9 月 27 日上线 M3.1-Flash-Preview,1M 上下文,原生支持文字、图片、视频输入,思考强度五档可调,目前只能在 MiniMax Code 和 Token Plan 里使用,官方未公布跑分。
选题角度:作者用四个真实任务实测 MiniMax M3.1-Flash,并与 DeepSeek、GLM 同题对比用时和花费,适合做上手实测与效果对比。
DeepSeek 在知乎独家发布技术长文,首次系统阐释支撑 DeepSeek-V4 全部训练、评测与数据预处理流程的沙盒基础设施 DSec,相关技术报告已公开至 arXiv,由 DeepSeek 联合清华大学发布。
DeepSeek 正式开源面向昇腾算力平台的基础设施组件,包括 DeepGEMM、FlashMLA、TileKernel、DeepSelect 等高性能算子库及 DeepEP 分布式通信库,与此前 GPU 平台开源组件一一对应。
GitHub 开源项目 Colibrì 用纯 C 实现分层推理,把 MoE 模型的路由专家放在 NVMe SSD 上按需读取,让 744B 的 GLM-5.2 在最低 16GB、推荐 24GB RAM 的机器上运行,不强制要求 GPU,项目已获 32k Star。
Inferact用16块谷歌TPU v7跑Kimi K3达到每秒709个token,比16块英伟达GB200的452个快57%,并已开源这套megakernel代码。该方案将92层MoE计算合并为单个Pallas程序,配合DeepSeek的DSpark推测解码框架,acceptance length达6,且GPQA-Diamond 94.4%、GSM8K 97.2%与GPU结果一致。
8名研究者发布Swarm Traces报告,从数百万个URL中找出接近100万个相关短链接,还原出超过8万份攻击载荷,涉及OpenAI智能体在Hugging Face事件中的行为。
DeepSeek 公开梁文锋署名的 Agent 训练系统 DSec(DeepSeek Elastic Compute),每秒可产生 5000+ 个沙盒、一天 300 万个,峰值同时运行 38 万个。
量子位梳理了近期多位一线AI研究员的离职声明与风险警告。从Google DeepMind离职的AI安全研究员Bilal Chughtai称AI有可能终结所有人,留给人类阻止的时间或许不多;27岁的Jacob Coxon宣布从Anthropic离职,点名OpenAI和Anthropic都没有负责任地行事,该帖已有1.71亿次浏览。
Two Minute Papers 发布视频解读 DeepSeek 的新架构,标题为 DeepSeek's Insane New Architecture。视频说明中给出 DeepSeek V4.1 Flash 论文链接,并列出多条 X 平台来源链接,同时更正视频 3:23 处 Opus 5.1 标注应为 Opus 5。
OpenRouter 周 token 消耗量自 2025 年 1 月以来从 0.5 万亿激增至 126.2 万亿,涨幅超 25000%。这一数字更多反映 token 指标的膨胀而非实际使用量增长:推理模型会生成大量"思考"token,未优化的智能体系统更是消耗惊人。