DeepSeek V3 至 V3.2 模型技术演进全览
DeepSeek V3.2 延续 V3 系列架构，并引入 DeepSeek Sparse Attention、自验证、自改进及多项 GRPO 训练调整。文章梳理了 V3、R1、V3.1、V3.2-Exp、DeepSeekMath V2 和 V3.2-Speciale 的演进，解释 MLA、RLVR 与混合推理模式等关键机制。更新部分还介绍了用于改善训练稳定性和收敛表现的 mHC 残差路径研究。
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vLLM 支持 DeepSeek-V3.2-Exp：实现细粒度稀疏注意力
vLLM 为 DeepSeek-V3.2-Exp 提供 Day 0 支持，实现面向长上下文任务的 DeepSeek Sparse Attention，并可在 B200 和 GB200 上运行。模型支持 FP8 KV cache，每个新查询 token 通过索引器选择 top 2048 tokens；当前仅支持 block size 64，可用 16×H100、8×H200 或 8×B200 部署。
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Ollama 新增思考开关，支持 DeepSeek R1 与 Qwen 3
Ollama 上线思考开关，用户可自行启用或关闭模型的思考过程。启用后输出会把模型的思考内容与最终回答分开，关闭则直接输出内容；CLI 中默认启用，可用 /set nothink 关闭，脚本场景提供 --hidethinking 参数。generate 与 chat API 新增 think 参数，Python 和 JavaScript 库同步更新，目前支持 DeepSeek R1 和 Qwen 3。
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吴恩达谈 DeepSeek-R1：中国正追上美国，开源权重压低模型层价格
吴恩达就 DeepSeek-R1 发布撰文，认为中国在生成式 AI 上正快速缩小与美国的差距，开源权重模型正在把基础模型层商品化。他给出价格对比：OpenAI o1 每百万输出 token 收费 60 美元，DeepSeek R1 为 2.19 美元，相差近 30 倍。他还提到 DeepSeek 团队因芯片限制在 H800 上做优化，最终以不到 600 万美元算力成本完成训练，并认为扩大规模并非唯一路径。
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Together AI 发布 Together Compiler，用智能体持续编译优化推理
Together AI 发布 Together Compiler（TKCC），一个用高吞吐智能体持续优化推理负载的编译系统，在不到 24 小时内于 Kimi K3、GLM 5.3、MiniMax M3.1-Flash、DeepSeek v4.1-Flash 等前沿开源模型上实现最高 2.6x 的 TPS 提升。它在 SemiAnalysis 的 InferenceX 低延迟基准上取得 MiniMax M3.1-Flash 1111 TPS、DeepSeek v4.1-Flash 1205 TPS 的当前最好成绩，并在 Llama 1B batch size 1 场景比开源 megakernel 高 1.7x。TKCC 依靠持久化引擎热加载候选前向计算和快慢两级引擎平衡吞吐与保真度，实验吞吐比基线智能体优化系统高 252x，目前已用于服务每天数万亿 token。
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Together AI 发布 Together Compiler，推理吞吐提升 1.3-3 倍
Together AI 发布 Together Compiler（TKCC），用高吞吐智能体持续为不同流量形态、模型和硬件生成推理优化。官方称其在不到 24 小时内于 Kimi K3、GLM 5.3、MiniMax M3.1-Flash、DeepSeek v4.1-Flash 上实现 1.3-3 倍 TPS 提升，并在 SemiAnalysis 的 InferenceX 低延迟基准上以 MiniMax M3.1-Flash 1111 TPS、DeepSeek v4.1-Flash 1205 TPS 取得 SOTA。该系统采用常驻引擎与快慢两级引擎平衡实验吞吐和测量保真度，实验吞吐比基线智能体系统高 252 倍，目前已用于线上服务。
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CWE-bench v2：覆盖、质量与透明度全面提升
CWE-bench v2 公布评测结果：11 个模型中 Gemini 4 Argon 以 67.8% pass@1、81.0% pass@4 领先，Claude Opus 5.5 以 67.3% pass@1 紧随其后。95 个任务至少被一个模型解出，但榜首模型每次尝试仍失败 19%。成本方面，DeepSeek V4.1 Flash 以 57.0% pass@1、每次 rollout $0.04 与 Claude Opus 5.5、Gemini 4 Argon 构成 Pareto 前沿；数据集、评分器与 harness 均已公开，可通过 Harbor 直接从 Hub 运行。
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Particle-1 上线 OpenClaw
Particle-1 已在 OpenClaw 中可用。@particle_api 称，与 DeepSeek V4.1 Flash 相比，其输出 token 减少约 45%，基准准确率相当；标准推理不保留任何数据。用户升级到 OpenClaw v2026.10.10 即可试用。
Particle-1 已在 OpenClaw 中可用。@particle api 称，与 DeepSeek V4.1 Flash 相比，其输出 token 减少约 45%，基准准确率相当；标准推理不保留任何数据。用户升级到 OpenClaw v2026.10.10 即可试用。
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英伟达用1.2万行Megakernel优化Kimi K3推理，vLLM称AI代码已快过人工审查
英伟达CentML工程师Benjamin Chislett用1.2万行CuTe DSL编写的Megakernel优化月之暗面Kimi K3推理，vLLM博客报告batch 1下超过840 tokens/s、多配置解码吞吐提升1.5至2倍，SemiAnalysis测算GB300 NVL72上达423 tok/s/user、提升1.68倍。vLLM博客称智能体优化的推理代码正超过人类审查与维护速度，团队因此提出fast-track model optimization RFC，让审查者从高层抽象判断设计而非逐行审代码。文章还提到英伟达正为vLLM开发DeepSeek V4.1等其他模型的优化。
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百度搜索实现递归自我进化，百度App升级四大AI功能
百度搜索通过“检索—反馈—再训练”在线反馈闭环实现多Agent协同自进化，整体迭代效率提升80%以上。10月30日的百度App产品升级沟通会上，百度还升级了搜索AI API，活动期间最低4.9元/千次，低于DeepSeek搜索API；该API内容层覆盖80余种语言、千亿级优质索引，数据可信率提升超50%，文心助手接入后效果提升20%。
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Garry Tan 推荐 Particle-1 搭配 Capy 组合
Capy 宣布 Particle-1 已在其平台上线：该模型基于 DeepSeek V4.1 Flash 后训练，支持 1M 上下文与图像输入，定价 $0.25 / $1 每百万 tokens。Garry Tan 转发称，可将这款“性价比最高的代码生成模型”与“最易上手的代码生成智能体集群 harness”Capy 搭配使用。
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Artificial Analysis 发布 Progress Index…
Artificial Analysis 发布 Progress Index，并同步推出 Intelligence Index v5。Progress Index 用项目反应理论，从全部评测（含已退役或未纳入 Intelligence Index 的任务）中为每个模型估算一个通用能力分，用于跨时间比较；Intelligence Index 仍用于衡量当前模型智能水平。其数据显示，推理模型出现后前沿每年提升约 65 至 70 分，约为 2023 年速度的两倍；开源权重模型通常比闭源模型落后约 4 个月，DeepSeek V4.1 Flash 1017 以 324 分居开源权重最高。
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写给 LLM 读者的强化学习术语：一个分数如何分到每个 token
文章以 DeepSeek-R1-Zero 在 AIME 2024 上 pass@1 从 15.6% 升到 71.0% 为例，说明规则 judge 只给整段回答一个分数，而训练要调整每个 token 的概率。作者用 Is OpenAI open? 的采样例子依次解释 policy、state、action、reward、return、value、Q、advantage、baseline、TD error、GAE、clipping 和 KL，并指出 PPO 用 critic 学习 V、GRPO 用组内平均分代替 V。
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Artificial Analysis Intelligence Index v5 上线，Claude…
Artificial Analysis Intelligence Index v5 上线，包含 2 个新基准和 3 项升级，其中 60% 基于私有测试集或留出答案。Claude Opus 5.5（max）以 58 分居首，GPT-6 Astra（max）57 分、GPT-6.1 Sol（max）55 分紧随其后，Gemini 4 Argon（high）以 50 分排在后面。开源权重模型与榜首差距从 3 分扩大到 12 分，已发布权重中 DeepSeek V4.1 Flash 1017（max）和 GLM-5.3（max）以 32 分领先。
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胡润榜：AI 造就中国科技新富豪
胡润富豪榜显示，AI 正在催生新一代中国科技富豪：字节跳动张一鸣以 997 亿美元居首，DeepSeek 梁文锋以 417 亿美元排第 7，宇树王兴兴身家 103 亿美元。作者还提到，西方人可能不知道，在中国没人想要榜首位置，因为会带来过多不必要的关注，公关团队甚至会恳求把老板从榜单上撤下来。
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OpenRouter 开设新账号发布模型动态
OpenRouter 回复 particle_api 时，建议关注其新账号 @ModelsOnOR，以获取 OpenRouter 模型发布的最新消息。此前 OpenRouter 曾介绍 Particle-1 已上线，称其在四个编程基准上比 DeepSeek V4.1 Flash 少用 28–52% 的输出 token。
OpenRouter 回复 particle api 时，建议关注其新账号 @ModelsOnOR，以获取 OpenRouter 模型发布的最新消息。此前 OpenRouter 曾介绍 Particle-1 已上线，称其在四个编程基准上比 DeepSeek V4.1 Flash 少用 28–52% 的输出 token。
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Meta AI Muse 模型在 AA-PersonalityBench 友善度居首
Artificial Analysis 的 AA-PersonalityBench 评测中，Meta AI 的 Muse 系列模型友善度（Friendly）得分最高：Muse Spark 1.3 得 100 分、Muse Spark Open 98 分、Muse Wonder 95 分、Muse Glimmer 93 分。友善度衡量回答是否传达温暖与亲和力而不显做作。友善度最低的为 Nemotron 3 Ultra（1）、GPT-3.5 Turbo（3）、MiniMax-M3.1-Flash（6）、Grok 4.6（8）和 DeepSeek V4.1 Flash 1017（11）。
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面壁智能 ForgeKernel 登顶 NVIDIA SOL Bench FIB 赛道
面壁智能 OpenBMB 宣布，ForgeKernel 在 NVIDIA SOL Bench 的 FIB 赛道和华为 CANNBench 上均排名第一。目前 ForgeKernel 的目标是在 DeepSeek 最复杂的算子之一上超越顶尖人类专家。
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OpenBMB 智能体 4 小时逼近前沿
面壁智能 OpenBMB 称，其智能体在仅 4 小时内从零开始，表现已非常接近前沿水平。该帖引用了此前关于 ForgeKernel Live 优化 DeepSeek 内核的帖子。
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超衍智能开源35B模型Apex-35B-V1.0，AI参与自身研发
北京大模型创企超衍智能发布并开源首款大模型Apex-35B-V1.0，总参数量350亿，每Token激活约30亿参数，支持26.2万Token上下文窗口，以Qwen3.6-35B-A3B为基础经中训练和后训练优化。该模型在论文复现测试PaperBench和科研难题测试FrontierScience中分别取得60.9分和40.0分，高于GLM-5.3的42.5分和30.7分；工具调用测试BFCL V4取得84.0分，高于DeepSeek-V4.1-Flash-1017的75.0分。模型已采用Apache 2.0许可证开放权重，官方提供约72GB的BF16权重和不同精度的GGUF量化版本。
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