Goodfire Research 在 671B 参数的 DeepSeek R1 上训练并开源了两个稀疏自编码器(SAE),分别基于自建推理数据集和 OpenR1-Math 数学推理数据集。据其发布的信息,这是首批在真正推理模型及该参数规模上训练的公开解释器模型。实验发现 R1 与非推理语言模型存在本质差异:需等模型输出“Okay, so the user has asked a question about...”这类前缀后才能有效引导,且过度引导反而会让模型回退到原始行为。目前该工作仍为最新进展,尚无后续发展事实。
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2026年8月13日,DeepSeek发布DeepSeek-V4-Pro正式版,主打智能体能力升级。据DeepSeek API更新日志,V4-Pro与V4-Flash均提供low、high、max三档推理强度,分别对应简单任务、日常智能体工作流和复杂任务。该模型原生支持OpenAI Responses API,针对Codex做了优化并支持一键配置,已上线app/web的Expert Mode和API,模型名称保持不变。随V4系列发布,API定价同步调整并引入高峰与低谷费率,低谷费率为高峰的50%,新定价于2026年8月16日16:00 UTC生效。目前尚无该发布之后的进一步有证据发展。
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2026年4月24日,DeepSeek发布并开源DeepSeek-V4预览版,包含V4-Pro与V4-Flash两个版本。据DeepSeek API更新日志,V4-Pro为1.6T总参数、49B激活,V4-Flash为284B总参数、13B激活;官方称V4-Pro在Agentic Coding基准上达到开源SOTA,世界知识仅次于Gemini-3.1-Pro。API当日可用,保留base_url并将模型改为deepseek-v4-pro或deepseek-v4-flash即可调用,两个模型均支持1M上下文与Thinking/Non-Thinking双模式,并兼容OpenAI ChatCompletions与Anthropic API。官方同时提示,deepseek-chat与deepseek-reasoner将于2026年7月24日15:59(UTC)后完全下线,目前相关请求会路由到deepseek-v4-flash的非思考/思考模式。
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2025年12月1日,DeepSeek发布DeepSeek-V3.2与DeepSeek-V3.2-Speciale两款面向智能体的推理优先模型。据官方信息,V3.2已在App、Web和API上线,定位日常使用、推理与长度更均衡,是DeepSeek首个将思考直接融入工具调用的模型,支持思考与非思考两种模式下的工具调用;Speciale暂仅提供API,主打极限推理能力,通过临时端点提供,价格与V3.2相同,不支持工具调用,可用至2025年12月15日15:59(UTC)。此前2025年9月29日,DeepSeek曾发布实验模型DeepSeek-V3.2-Exp,基于V3.1-Terminus构建,首次引入DeepSeek Sparse Attention(DSA),官方称基准测试显示其与V3.1-Terminus表现相当,同时API价格立即下调50%以上。
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2024年12月26日,DeepSeek发布DeepSeek-V3开源模型及论文。据DeepSeek API更新日志,该模型采用671B MoE参数、37B激活参数,基于14.8T高质量token训练,生成速度60 tokens/秒,比V2快3倍,API保持兼容并开源模型与论文。API定价在2月8日前与V2相同,此后调整。官方表示后续将支持多模态等功能。目前尚无进一步有证据的发展。
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2024年8月2日,DeepSeek为API上线磁盘上下文缓存功能(Context Caching on Disk),将预期会被复用的内容缓存在分布式磁盘阵列上,检测到重复输入时直接读取缓存而不再重新计算。据DeepSeek API更新日志,缓存命中部分按每百万token $0.014计费,API成本最高降低90%,官方称历史数据显示用户平均节省超过50%。该服务对所有用户自动开启,无需改动代码或接口;但只有从第0个token起前缀完全相同的请求才会命中,缓存以64 token为存储单位,小于64 token的内容不会被缓存。目前尚无后续发展事实。
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2024年7月25日,DeepSeek对其API进行升级,为deepseek-chat和deepseek-coder两个模型新增多项功能。据DeepSeek API更新日志,此次更新包括JSON Output、Function Calling、Chat Prefix Completion(Beta)和8K max_tokens(Beta),并在/completions接口新增FIM Completion(Beta)。其中JSON Output与Function Calling均兼容OpenAI API,Function Calling单次最多支持128个函数并支持并行调用。Beta功能需将base_url设为https://api.deepseek.com/beta,max_tokens默认4096、开启Beta后最高可设8192。目前该更新为最新状态,尚无进一步有证据的发展。
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2026年10月9日,Seed团队报告DeepSeek V4及V4.1-Flash在压缩KV缓存中的检索存在相位敏感现象。据X.PIN当日13时49分报道,该团队预印本称同一信息在压缩KV-cache块中的位置不同,检索难度也不同,长上下文检索准确率在不同位置间最多相差40个百分点,作者指出平均基准分数可能掩盖这些反复出现的薄弱点,且该发现针对检索而非所有已报告的模型异常。据量子位当日15时11分报道,DeepSeek-V4系列在长上下文检索中会随信息位置出现周期性波动,同一信息换位置后准确率最高相差40.2个百分点,研究把原因指向其采用的分块KV Cache压缩,并将这种现象命名为相位敏感性,波动周期与压缩步长一致;团队还以Qwen3-0.6B架构从头训练多种压缩方案验证,建议评测此类模型时按不同压缩相位分别测试。目前尚无后续发展。
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Goodfire Research 训练并开源 DeepSeek R1的稀疏自编码器（SAEs）
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2026 年 9 月 10 日,DeepSeek 发布新架构家族中最小模型 DeepSeek-V4.1-Flash。据 DeepSeek API 更新日志,该模型采用 552B 参数 MoE 与新的 Causal Encoder–Decoder 架构,输入仅 8B、输出 16B 激活参数,并原生支持视觉理解。官方称其 KV cache 相比上一代只需 1/4 的 HBM 和 1/8 的 SSD 存储,基准结果超过包括 DeepSeek-V4-Pro 在内的旗舰模型。该模型已在 DeepSeek API 上线,模型名设为 deepseek-flash,新价格于 2026 年 9 月 10 日 04:00 UTC 生效;V4-Flash 与 V4-Flash-Vision-Exp 退役,9 月 14 日起 deepseek-v4-pro 请求将按 V4.1-Flash 费率路由至该模型,直至 V4.1-Pro 发布。目前尚无该发布之后的进一步有证据发展。
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2025年1月20日,DeepSeek 发布并开源 DeepSeek-R1 模型。据 DeepSeek API 更新日志,官方称该模型性能与 OpenAI-o1 相当,模型与技术报告完全开源,代码和模型采用 MIT 许可,可自由蒸馏和商用,网站与 API 已上线。同时开源 6 个从 DeepSeek-R1 蒸馏的小模型,其中 32B 和 70B 版本性能与 OpenAI-o1-mini 相当。API 通过 model=deepseek-reasoner 调用,定价为每百万输入 token 0.14 美元(缓存命中)、0.55 美元(缓存未命中),每百万输出 token 2.19 美元。目前尚无后续有证据的发展。
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DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash
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DeepSeek 发布 DeepSeek-V4-Pro正式版
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DeepSeek 发布并开源 DeepSeek-V4-Pro和DeepSeek-V4-Flash预览版
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DeepSeek 发布 DeepSeek-V3.2与DeepSeek-V3.2-Speciale
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DeepSeek 发布 实验模型 DeepSeek-V3.2-Exp
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DeepSeek 发布并开源 DeepSeek-R1 模型
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DeepSeek 发布 DeepSeek-V3开源模型及论文
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DeepSeek 上线 API磁盘上下文缓存功能
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DeepSeek 升级 API，新增JSON输出、函数调用、前缀续写、8K输出及FIM补全
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