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星期日21 条

  1. 量子位模型发布
    AI 评分80

    DeepSeek 发布 V4.1-Flash-1017 模型

    DeepSeek 发布新模型 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,网页端、APP 与 API 已同步切换,DeepSeek Harness 升级到 0.2.1 版本以配合专项优化。官方称该版本在代码和 Agent 任务等基准测试上较上一版 V4.1 Flash 普遍提升,同时缩短任务运行时间、减少输出 token 消耗,并支持用户只描述目标、由模型自行完成规划、写代码、运行与检查修改。DeepSeek 同时推出自研搜索的 Search 和 Fetch 两个 API,每千次成功请求 5 元,失败或超时不收费,限时到 11 月 1 日免费。

    同一事件 · 24 条报道

    #模型发布#Agent#编码

  2. 阿里云开发者社区 AI模型发布
    AI 评分76

    DeepSeek-V4.1-Flash-1017 上线,编程与工具任务能力提升

    DeepSeek-V4.1-Flash-1017 上线,网页和 App 同步更新,API 价格保持不变,重点加强编程和工具任务。官方称在 DeepSWE v1.1 上通过率从 74.2% 升到 77.0%,Terminal-Bench 4.0 从 31.2 升到 42.3,并将提升归因于自反馈强化学习。API 模型名继续填 deepseek-flash,代码和模型权重已按 MIT 许可开放,同日开放的 Search、Fetch 接口每千次成功请求 5 元。

    同一事件 · 24 条报道

    #模型发布#编码#Agent

  3. 智东西模型发布
    AI 评分87

    DeepSeek V4.1-Flash 更新至 V4.1-Flash-1017 并开放搜索与抓取 API

    DeepSeek V4.1-Flash 更新至 V4.1-Flash-1017 版本,官方网页端、App 与 API 已同步更新,模型权重在 HuggingFace 和 ModelScope 开放下载。在 DeepSWE v1.1 测试中,新模型 max 档位单次任务通过率达 77.0%,较上一版本提高 2.8 个百分点,每项任务平均费用从约 3.3 元降至约 1.3 元。DeepSeek 同时向公众开放自研搜索引擎的 Search 与 Fetch API,两个接口均定价 5 元/千次,通过服务端工具调用的这部分访问将于北京时间 11 月 1 日 00:00 起按次收费。

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    #模型发布#开源生态#编码

  4. 钛媒体 · AGI模型发布
    AI 评分69

    可灵 AI 发布 Kling 4.0 视频生成模型

    可灵 AI 于 10 月 15 日深夜全量上线新一代视频生成模型 Kling 4.0,支持 4K、1080p 的 10-bit HDR 输出,单次最多输入 10 张图片、5 段视频及 7 个主体,单次生成视频最长 30 秒,并支持长镜头与连续叙事。Kling 4.0 上线后能力接入 MCP/CLI,可进入 AI 编剧 Agent、剪辑流水线等场景。文章同时提到,可灵已完成 30 亿美元外部融资、投后估值 180 亿美元,正与中金、高盛、瑞银合作推进上市。

    同一事件 · 6 条报道

    #模型发布#视频#行业动态

  5. 雷科技模型发布
    AI 评分67

    阶跃星辰开源 Step 5 Preview,昇腾 Atlas 950 超节点当日完成适配

    阶跃星辰于 10 月 15 日开源新一代旗舰模型 Step 5 Preview,总参数量 600B、激活 27B,采用新的 Sparse Attention 架构,主打 Agent、软件工程、金融等长任务场景。昇腾基于 vLLM 推理引擎当天完成 0Day 支持,Atlas 950 SuperPoD 液冷超节点将 1024 卡拉成一个域,并针对算子、通信和框架做全链路优化。原文还附有 Step 5 Preview 昇腾量化版的 vLLM Ascend 推理部署指引。

    同一事件 · 5 条报道

    #模型发布#开源生态#Agent

  6. The Decoder模型发布
    AI 评分80

    DeepSeek 发布 V4.1-Flash-1017,智能体与编码任务表现超过更大模型

    DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,已在官网、App 和 API 上线,并在 Hugging Face 与 ModelScope 开源模型权重。官方基准显示,该模型在 DeepSWE 上以平均略低于 $0.20 每任务的成本取得 77.0% 的最高分,低设置下约 $0.10 仍超过 72%,前代 V4.1-Flash 为 74.2%、每次约 $0.50。同期 DeepSeek 将内部搜索引擎的 Search & Fetch API 开放给所有开发者,每个端点每 1,000 次调用收费 $0.75。

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    #模型发布#开源生态#Agent

  7. IT之家·人工智能模型发布
    AI 评分73

    DeepSeek V4.1 Flash 更新至 V4.1-Flash-1017 版本

    DeepSeek V4.1 Flash 更新至 V4.1-Flash-1017,官方网页端、APP 与 API 已同步切换,API 调用方式与价格不变,仍用 deepseek-flash 访问。官方称新版本在多项基准上较上一版提升,同时缩短任务运行时间与输出长度,降低单次调用综合成本,并针对 DeepSeek Harness、腾讯 CodeBuddy、WorkBuddy 等平台做了适配优化。模型权重已在 HuggingFace 和 ModelScope 开放下载,延续 MIT 许可证开源策略。

    同一事件 · 24 条报道

    #模型发布#开源生态#编码

  8. 新京报模型发布
    AI 评分70

    DeepSeek V4.1 Flash 更新至 V4.1-Flash-1017 版本

    DeepSeek 于 10 月 17 日宣布 DeepSeek V4.1 Flash 更新至 V4.1-Flash-1017 版本,官方网页端、APP 与 API 模型已同步变更为新模型。官方称新模型在各项基准测试中较上一版本有明显提升,同时缩短了任务运行时间与输出长度,并针对 DeepSeek Harness、腾讯 CodeBuddy、WorkBuddy 等平台框架做了优化。该版本通过基于自反馈的强化学习训练,提升了在游戏开发、3D 建模等场景从零构建完整项目的能力;DeepSeek API 新增 Search 与 Fetch 接口,价格均为 5 元/千次。

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    #模型发布#DeepSeek#编码

  9. DeepSeek API 更新日志一手模型发布
    AI 评分80

    DeepSeek 发布 V4.1-Flash-1017 模型并开放 Search 与 Fetch API

    DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,官方称其基准表现更强、任务完成更快、输出更短,在性能与成本上实现帕累托改进,已在官网、App 和 API 上线。该模型针对 DeepSeek Harness、腾讯 CodeBuddy、WorkBuddy 等做了优化,需升级到 DeepSeek Harness v0.2.1-rc.1 或更高版本以获得最佳体验。同时 Search 与 Fetch API 向所有人开放,每个端点每 1000 次调用收费 $0.75;通过 DeepSeek Harness、Claude Code 和 Codex 中的服务端工具发起的调用对 DeepSeek API 用户暂时免费,计费自 2026 年 10 月 31 日 16:00 UTC 开始。

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    #模型发布#开源生态#DeepSeek

  10. 澎湃新闻模型发布
    AI 评分81

    DeepSeek V4.1 Flash 更新至 V4.1-Flash-1017,并开放自研搜索 API

    DeepSeek 于 10 月 17 日将 DeepSeek V4.1 Flash 更新至 V4.1-Flash-1017,官方网页端、APP 与 API 模型同步切换。新模型在多项基准测试中提升,同时缩短任务运行时间与输出长度,并针对 DeepSeek Harness、腾讯 CodeBuddy、WorkBuddy 等平台框架做了优化。同日 DeepSeek 开放自研搜索 API,Search 与 Fetch 接口均为 5 元/千次,限时到 11 月 1 日免费。

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    #模型发布#Agent#DeepSeek

  11. 量子位模型发布
    AI 评分84

    谷歌发布Gemini 4 Argon,API限时半价

    谷歌发布旗舰模型Gemini 4 Argon,主打编程、专业知识工作与复杂任务的持续执行能力,API首发价为每百万输入token 2美元、输出10美元,优惠截至11月30日,12月1日起恢复至4美元和20美元。在第三方Artificial Analysis智能指数中,Argon High与GPT-6 Astra Max、Claude Fable5.1 Max并列53分,平均每任务成本1.99美元,比Astra低约39%。官方称其在ADK项目上无人值守连续工作11小时,提出涉及32个文件的6项优化方案并跑完16892项测试,其中两项被合并,长会话内存准备开销降低约40%。

    #模型发布#Google#多模态

  12. 邵猛模型发布
    AI 评分60

    DeepSeek 发布 V4.1-Flash-1017 并开放 Search & Fetch API

    DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,称其在基准表现、任务完成速度和输出长度三方面较上一版本改进,已在官网、App 和 API 上线。该版本采用带自我反馈的强化学习训练,在 Terminal-Bench 4.0 得分 42.3、DeepSWE v1.1 得分 77.0,并适配 DeepSeek Harness(需 v0.2.1-rc.1 或更高)、腾讯 CodeBuddy、WorkBuddy 等工具。DeepSeek 同时把内部搜索引擎开放为 Search API(/v1/tools/search)和 Fetch API(/v1/tools/fetch),后者可将单个网页转为 Markdown。

    🚀 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 is here! Stronger benchmark performance, faster task completion, and shorter outputs than the previous version—a Pareto improvement in performance and cost. Now live on our website, app, and API. 🛠️ Optimized for @DeepSeekHarness, Tencent CodeBuddy, WorkBuddy, and more. Upgrade to DeepSeek Harness v0.2.1-rc.1 or later for the best experience with the new model. 1/4

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    #模型发布#Agent#DeepSeek

  13. Tianyi Cui模型发布
    AI 评分74

    DeepSeek-V4.1-Flash-1017 发布,需升级 DeepSeek Harness 0.2.1-rc.1

    DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,称其基准表现更强、任务完成更快、输出比上一版更短,在性能与成本上是帕累托改进,已在官网、App 和 API 上线。该模型针对 DeepSeek Harness、腾讯 CodeBuddy、WorkBuddy 等做了优化,使用 DeepSeek Harness 需升级至 v0.2.1-rc.1 或更高版本。

    🚀 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 is here! Stronger benchmark performance, faster task completion, and shorter outputs than the previous version—a Pareto improvement in performance and cost. Now live on our website, app, and API. 🛠️ Optimized for @DeepSeekHarness, Tencent CodeBuddy, WorkBuddy, and more. Upgrade to DeepSeek Harness v0.2.1-rc.1 or later for the best experience with the new model. 1/4

    同一事件 · 24 条报道

    #产品更新#DeepSeek#模型发布

  14. Testing Catalog模型发布
    AI 评分80

    DeepSeek 发布开源权重模型 DeepSeek-V4.1-Flash-1017

    DeepSeek 发布开源权重模型 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,在 DeepSWE 1.1 基准上得分 77%,超过 GLM-5.3、Kimi K3 以及 GPT-5.6 Sol、Opus 5 等模型。该模型已在 DeepSeek Chat、API 和 HuggingFace 上线,发布方称其性能与成本较上一版均有改善。

    🚀 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 is here! Stronger benchmark performance, faster task completion, and shorter outputs than the previous version—a Pareto improvement in performance and cost. Now live on our website, app, and API. 🛠️ Optimized for @DeepSeekHarness, Tencent CodeBuddy, WorkBuddy, and more. Upgrade to DeepSeek Harness v0.2.1-rc.1 or later for the best experience with the new model. 1/4

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    #模型发布#开源生态#DeepSeek

  15. Nathan Lambert模型发布
    AI 评分67

    DeepSeek-V4.1-Flash-1017 发布,基准表现与成本同步改进

    DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,称其基准表现更强、任务完成更快、输出更短,在性能与成本上实现帕累托改进,已在官网、App 和 API 上线。该版本针对 DeepSeek Harness、腾讯 CodeBuddy、WorkBuddy 等做了优化,需升级到 DeepSeek Harness v0.2.1-rc.1 或更高版本以获得最佳体验。Nathan Lambert 认为其命名方式(小版本号加日期标签)很离谱,但基准提升幅度大,内置视觉能力后可能强于 GLM 5.3。

    🚀 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 is here! Stronger benchmark performance, faster task completion, and shorter outputs than the previous version—a Pareto improvement in performance and cost. Now live on our website, app, and API. 🛠️ Optimized for @DeepSeekHarness, Tencent CodeBuddy, WorkBuddy, and more. Upgrade to DeepSeek Harness v0.2.1-rc.1 or later for the best experience with the new model. 1/4

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    #大佬观点#模型发布#开源生态

  16. MarkTechPost模型发布
    AI 评分76

    StepFun 开源 Step 5 Preview:600B MoE、27B 激活、1M 上下文

    StepFun 以开放权重形式发布 Step 5 Preview,FP8 与 BF16 检查点已上线 Hugging Face 和 ModelScope。该模型为稀疏 MoE 架构,总参数 600B、每 token 激活 27B,上下文最长 1M token,面向编码智能体、长文档分析与金融场景。自托管最低需 4 张 B300(FP8)或 8 张 H200,API 定价为每 1M token 输入 1.00 美元、输出 2.70 美元;Artificial Analysis 的 AA-LCR 长上下文推理得分为 88.3%,Terminal-Bench 4.0 为 33.3%。

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    #模型发布#开源生态#Agent

  17. MarkTechPost模型发布
    AI 评分74

    DeepSeek 发布 V4.1-Flash-1017,DeepSWE 得分 77.0 并开放搜索 API

    DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,这是 V4.1-Flash 的新检查点,已在官网、App 和 API 上线,模型名为 deepseek-flash。DeepSeek 称其在自报的 11 项基准上均超过 9 月版 V4.1-Flash,提升 2.0 至 11.1 分,其中 DeepSWE v1.1 得 77.0,高于表中 Claude Opus 5 的 74.0,但 HLE 无工具为 42.6,低于 Claude Opus 5 的 56.3。同时开放的 Search 与 Fetch API 端点位于 api.deepseek.com,每个端点每 1000 次成功请求收费 0.75 美元,通过 DeepSeek Harness、Claude Code 或 Codex 发起的服务端调用在 2026 年 11 月 1 日前免费。

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    #模型发布#Agent#搜索

  18. SiliconANGLE模型发布
    AI 评分70

    微软发布 2 万亿参数基座模型 MAI-Base-2

    微软 AI 研究团队公布基座模型 MAI-Base-2,采用全 MoE 架构,总参数 2 万亿、每次提示激活 800 亿。微软称其在科学、编程和数学的内部基准上超过 DeepSeek-V4-Pro-Base,部分指标上硬件效率最高提升 12 倍。该模型用 16000 块 NVIDIA GB200 训练 38 天,数据集为 50 万亿 token,其中约五分之一用于训练集成的计算机视觉模块;权重将通过 Azure 以授权方式提供给可信合作伙伴。

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    #模型发布#数据/训练#Microsoft