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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消息称DeepSeek V5计划基于昇腾芯片预训练
2026年11月3日,据《科创板日报》报道,多名产业链人士称,DeepSeek下一代大模型DeepSeek V5计划基于华为昇腾芯片进行预训练。东方财富同日报道提到,此前昇腾芯片主要用于DeepSeek模型的推理任务;2026年4月DeepSeek-V4发布后,华为称昇腾超节点全系列产品已可全面支持V4系列模型;9月30日DeepSeek开源了面向昇腾算力平台的TileLang编译工具、DeepGEMM、FlashMLA、DeepEP等基础设施组件。报道还称,目前国产算力落地仍集中在推理侧,此前昇腾910C集群完成的DeepSeek-V4-Pro全参数后训练不涉及基础预训练。
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ARC Prize公布DeepSeek V4.1 Flash 1017评测结果
ARC Prize于2026年11月3日公布DeepSeek V4.1 Flash 1017在ARC-AGI上的验证成绩:ARC-AGI-2为78.1%、每任务0.16美元,ARC-AGI-1为94.5%、每任务0.06美元;ARC-AGI-3在provider adapter harness下为5.8%、成本1.2K美元,标准harness下为0.2%、1.0K美元。ARC Prize称该模型在ARC-AGI-3和ARC-AGI-2上领先开源权重模型,在ARC-AGI-1上追平开源权重模型最好成绩。与2026年9月10日的原版V4.1 Flash相比,1017的ARC-AGI-3半私有集分数从2.68%升至5.81%,公开集从11.05%降至8.97%;在最大推理强度下,其首个动作消耗的推理token在25个公开游戏上平均减少36%,在55个半私有游戏上减少48.6%。
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ARC Prize公布DeepSeek V4.1 Flash 1017的ARC-AGI评测结果
ARC Prize于2026年11月3日公布DeepSeek V4.1 Flash 1017在ARC-AGI上的验证成绩:ARC-AGI-2为78.1%、每任务0.16美元,ARC-AGI-1为94.5%、每任务0.06美元;ARC-AGI-3在provider adapter harness下为5.8%、成本1.2K美元,标准harness下为0.2%、1.0K美元。ARC Prize称该模型在ARC-AGI-3和ARC-AGI-2上领先开源权重模型,在ARC-AGI-1上追平开源权重模型最好成绩。与2026年9月10日的原版V4.1 Flash相比,1017的ARC-AGI-3半私有集分数从2.68%升至5.81%,公开集从11.05%降至8.97%;在最大推理强度下,其首个动作消耗的推理token在25个公开游戏上平均减少36%,在55个半私有游戏上减少48.6%。
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Unsloth公布DeepSeek-V4.1-Flash-1017 GGUF基准测试结果
2026年11月2日,Unsloth公布DeepSeek-V4.1-Flash-1017的GGUF量化版本在512K上下文下的基准测试结果,测试覆盖Terminal Bench、DeepSWE等任务,Unsloth称其综合排名最高。其中1-bit Unsloth GGUF在DeepSWE得68.1、Terminal-Bench得72.2、AutomationBench得52.7,比其他量化版本领先10%以上。目前尚无后续进展。
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Unsloth公布DeepSeek-V4.1-Flash-1017 GGUF基准测试结果
2026年11月2日,Unsloth公布DeepSeek-V4.1-Flash-1017的GGUF量化版本在512K上下文下的基准测试结果,测试覆盖Terminal Bench、DeepSWE等任务,Unsloth称其综合排名最高。其中1-bit Unsloth GGUF在DeepSWE得68.1、Terminal-Bench得72.2、AutomationBench得52.7,比其他量化版本领先10%以上。目前尚无后续进展。
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Unsloth发布DeepSeek-V4.1-Flash-1017 GGUF
2026年10月30日,Unsloth发布DeepSeek-V4.1-Flash-1017的新GGUF版本。Unsloth称该版本在基准测试中排名最高,其Dynamic V3.1在GPQA Diamond、AIME25、LiveCodeBench v6、MMLU-Pro、Aider等几乎全部基准上领先。Unsloth还说明运行该版本需要64GB以上内存,并附上GGUF与博客链接。目前尚无后续发展。
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Unsloth发布DeepSeek-V4.1-Flash-1017 GGUF
2026年10月30日,Unsloth发布DeepSeek-V4.1-Flash-1017的新GGUF版本。Unsloth称该版本在基准测试中排名最高,其Dynamic V3.1在GPQA Diamond、AIME25、LiveCodeBench v6、MMLU-Pro、Aider等几乎全部基准上领先。Unsloth还说明运行该版本需要64GB以上内存,并附上GGUF与博客链接。目前尚无后续发展。
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DeepSeek在GitHub开源推理引擎DeepInfer
2026年10月29日,DeepSeek在GitHub开源推理引擎DeepInfer,该引擎是DeepSeek-V4.1-Flash背后的推理引擎。雷锋网同日报道,DeepInfer包含MoE专家并行、异步Batch调度、定制Kernel和推测解码等技术,并披露单集群每天需处理约155万亿个Token。其Zero-Overhead Batch Scheduler让CPU提前一轮安排计算,与GPU前向重叠,并通过total_inflight_tokens记账、Remap映射和DeferredRelease延迟回收处理跨轮次状态错位。目前开放的是离线推理能力,线上KV Cache存储和跨副本负载均衡等组件尚未完整公开,官方也未单独公布该调度机制相对同步方案的端到端加速数据。
2026年10月29日,DeepSeek在GitHub开源推理引擎DeepInfer,该引擎是DeepSeek-V4.1-Flash背后的推理引擎。雷锋网同日报道,DeepInfer包含MoE专家并行、异步Batch调度、定制Kernel和推测解码等技术,并披露单集群每天需处理约155万亿个Token。其Zero-Overhead Batch Scheduler让CPU提前一轮安排计算,与GPU前向重叠,并通过total inflight tokens记账、Remap映射和DeferredRelease延迟回收处理跨轮次状态错位。目前开放的是离线推理能力,线上KV Cache存储和跨副本负载均衡等组件尚未完整公开,官方也未单独公布该调度机制相对同步方案的端到端加速数据。
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外媒曝DeepSeek完成第二轮1055亿元融资
据The Information报道,DeepSeek已完成第二轮融资,筹集1055亿元人民币(约合158亿美元),吸引近30家投资者。凤凰科技援引该报道称,腾讯和宁德时代各出资100亿元,长鑫存储、中芯国际、美团、vivo、小红书等也在投资方之列;国有投资者贡献本轮约27%的金额,远高于首轮融资时的2%。东方财富援引同一报道称,宁德时代及其董事长曾毓群两轮分别出资50亿元和100亿元。报道还称,受英伟达高端芯片价格上涨和防备AI泡沫影响,DeepSeek在融资中途将募资规模扩大了一倍。目前尚无DeepSeek官方回应。
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外媒曝DeepSeek第二轮融资1055亿元
据The Information报道,DeepSeek已完成第二轮融资,筹集1055亿元人民币(约合158亿美元),吸引近30家投资者。凤凰科技援引该报道称,腾讯和宁德时代各出资100亿元,长鑫存储、中芯国际、美团、vivo、小红书等也在投资方之列;国有投资者贡献本轮约27%的金额,远高于首轮融资时的2%。东方财富援引同一报道称,宁德时代及其董事长曾毓群两轮分别出资50亿元和100亿元。报道还称,受英伟达高端芯片价格上涨和防备AI泡沫影响,DeepSeek在融资中途将募资规模扩大了一倍。目前尚无DeepSeek官方回应。
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Yuchen Jin称Snowflake最新DeepSeek模型已落后三个月
2026年10月29日,Yuchen Jin在X上就Snowflake的DeepSeek模型版本发表评论。他称Snowflake最新的DeepSeek模型已是三个月前的版本,而自家在Day 0就发布了开源模型。Yuchen Jin还提到Ali与Snowflake CEO Sridhar在X上出现类似“Kendrick vs. Drake”的交锋,并向Snowflake喊话,欢迎其接入Unity Gateway和自家AI产品,同时表示“没有芥蒂”。目前该评论仅见于Yuchen Jin本人的发文,尚无Snowflake方面的回应或后续进展。
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Yuchen Jin称Snowflake最新DeepSeek模型已落后三个月
2026年10月29日,Yuchen Jin在X上就Snowflake的DeepSeek模型版本发表评论。他称Snowflake最新的DeepSeek模型已是三个月前的版本,而自家在Day 0就发布了开源模型。Yuchen Jin还提到Ali与Snowflake CEO Sridhar在X上出现类似“Kendrick vs. Drake”的交锋,并向Snowflake喊话,欢迎其接入Unity Gateway和自家AI产品,同时表示“没有芥蒂”。目前该评论仅见于Yuchen Jin本人的发文,尚无Snowflake方面的回应或后续进展。
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方寸提交DeepSeek V4.1 Flash-1017安全评测报告
2026年10月30日,来自中国的第三方评测实验室方寸(@FangcunLeap)发布并提交了一份87页的DeepSeek V4.1 Flash-1017安全评测报告,评测该模型在失控与有害操纵方面的表现。报告认为,该模型相对DeepSeek V4一代安全明显进步,在“不策略性藏能力、工作压力下仍守审批边界”等点上接近甚至追平文中测过的顶尖闭源模型。报告同时列出短板:评测意识过强、长多步任务中越权比前代V4.1 Flash更常见、多轮劝说下立场漂移幅度大于文中GPT,以及系统提示要求误导用户时多数对话会执行。目前尚无后续进展。
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方寸提交DeepSeek V4.1 Flash-1017安全评测报告
2026年10月30日,来自中国的第三方评测实验室方寸(@FangcunLeap)发布并提交了一份87页的DeepSeek V4.1 Flash-1017安全评测报告,评测该模型在失控与有害操纵方面的表现。报告认为,该模型相对DeepSeek V4一代安全明显进步,在“不策略性藏能力、工作压力下仍守审批边界”等点上接近甚至追平文中测过的顶尖闭源模型。报告同时列出短板:评测意识过强、长多步任务中越权比前代V4.1 Flash更常见、多轮劝说下立场漂移幅度大于文中GPT,以及系统提示要求误导用户时多数对话会执行。目前尚无后续进展。
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数字生命卡兹克记录网友用插件养DeepSeek鲸鱼娘
2026年10月30日,数字生命卡兹克发布文章,记录网友围绕DeepSeek鲸鱼Logo二创出拟人角色“鲸鱼娘”的现象。据其描述,网友借助DeepSeek Harness客户端和各类插件,把这一形象接入QQ、做成桌宠,使其发表情包、主动聊天、更新QQ空间;装上插件后,这些“蓝色大肥鱼”还涌入B站评论区搜索视频、总结内容并互相交流,形成作者所说的“鱼灾事件”。目前该现象仍由这一篇文章记录,尚无后续发展事实。
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数字生命卡兹克记录网友用插件养DeepSeek鲸鱼娘现象
2026年10月30日,数字生命卡兹克发布文章,记录网友围绕DeepSeek鲸鱼Logo二创出拟人角色“鲸鱼娘”的现象。据其描述,网友借助DeepSeek Harness客户端和各类插件,把这一形象接入QQ、做成桌宠,使其发表情包、主动聊天、更新QQ空间;装上插件后,这些“蓝色大肥鱼”还涌入B站评论区搜索视频、总结内容并互相交流,形成作者所说的“鱼灾事件”。目前该现象仍由这一篇文章记录,尚无后续发展事实。
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