DeepSeek发布Harness v0.2预览版
DeepSeek 发布 Harness v0.2 Preview桌面应用
English translation is being prepared.
匹配字段标题
DeepSeek 发布 Harness v0.2 Preview桌面应用
English translation is being prepared.
匹配字段标题
DeepSeek、清华大学 发布技术报告并系统阐释 大规模智能体训练沙箱基础设施DSec
English translation is being prepared.
匹配字段标题
2026年9月14日,Fireworks AI 发布并评测 DeepSeek-V4.1-Flash。据其公布结果,该模型在 DeepSWE 上 pass@1 为 74.34%,与 GPT-6-Astra 的 74.12% 处于同一水平;单任务成本 0.43 美元,约为 Astra 的 1/15。该模型为 552B 参数 MoE,采用输入 8B、输出 16B 的分离激活预算,KV Cache 的 HBM 占用降至上一代 V4 的 1/4。在 HLE 上它得分 34.52%,低于 Astra 的 50.40%,Fireworks 认为它更适合智能体编码而非高难推理。9月28日,Fireworks AI 发布首个缓存感知路由器 FireRouter with Opus,已在 CLI 上线并首次作为独立路由模型提供,可在 Claude Opus 5.5、GLM 5.3 和 GLM 5.3 Flash 之间按任务适配度、提示词缓存成本和切换代价选择模型;其一个多月内部 A/B 测试显示,编码任务每次会话成本从 15.36 美元降至 6.63 美元,降幅 57%(±19 个百分点),准确率为纯 O
匹配字段标题
2026年9月25日,OpenCode宣布将DeepSeek v4.1 Flash的60美元用量额度设为永久有效。该消息由OpenCode发布,称这是“Cheepseek 行动第二阶段”,并提示用户“尽情享用”。目前没有其他发展事实或官方证据,事件状态为已确认的单一事实。
匹配字段标题
2026年9月10日,DeepSeek发布552B参数的非对称MoE架构,并推出该新架构模型族中最小的模型DeepSeek-V4.1-Flash。据DeepSeek介绍,该架构采用新的Causal Encoder–Decoder,输入仅激活8B参数,输出激活16B参数;其称新预训练方法与更大规模的RL后训练使该架构的基准测试成绩超过包括DeepSeek-V4-Pro在内的旗舰模型。DeepSeek-V4.1-Flash具备原生视觉理解能力,旨在增强能力、加快推理、提高吞吐量,并支持扩展至更大模型。目前尚无后续有合格事实证据的发展。
匹配字段标题
2026年9月10日,DeepSeek在其API上线原生多模态模型V4.1-Flash,调用时需将模型名设为deepseek-flash。与此同时,V4-Flash与V4-Flash-Vision-Exp退役,其旧模型名暂时被路由至新模型。DeepSeek还表示,自9月14日04:00 UTC起,发往deepseek-v4-pro的请求也将按V4.1-Flash费率转发至该模型,直至V4.1-Pro上线。
匹配字段标题
2026 年 8 月 26 日,Fireworks AI 发布对 DeepSeek V4 Pro 0813 的评测结果,并宣布该模型的训练支持已在 Fireworks 上线,支持 SFT、DPO 和 RFT。评测使用 SWE-Bench Verified、LiveCodeBench v6、Aider Polyglot 和 Terminal-Bench 2.1 四组基准。Fireworks 称,DeepSeek V4 Pro 在 SWE-Bench Verified 上得分 95.2%,高于 Kimi K3 的 92.6% 和 Fable 5 的 85.4%;在 LiveCodeBench v6 上得分为 92.0%。成本方面,该模型在 SWE-Bench 上每解决一个任务花费 0.309 美元,Fable 5 为 0.808 美元;在 LiveCodeBench 上分别为 0.040 美元和 0.225 美元。在 409 个任务的合并样本上,DeepSeek V4 Pro 与 Fable 5 的 oracle 路由准确率为 92.4%,高于单用 Fable 5 的 86.6%,每任务成
匹配字段标题
2026年8月21日,DeepSeek为API加入多模态支持,实验模型deepseek-v4-flash-vision-exp可接收文本与图像混合输入,并兼容Chat Completions、Messages和Responses接口。开发者可通过base64、外部URL或Files API提供图像,其中Files API支持图片上传及跨请求复用。每张图像最多按384 tokens计费,采用V4-Flash定价。当前材料未提供该能力转为正式模型或进一步扩展的进展。
匹配字段标题
2026年8月13日,DeepSeek发布并开源DeepSeek Harness v0.1开发者预览版,采用MIT许可证,面向全球构建智能体运行框架的开发者。该项目由Cordis元框架驱动,将模型、工具、技能、会话、沙箱、文件系统、循环、编排和用户界面设计为可组合、替换及扩展的插件。目前输入材料仅提供此次发布信息,故事仍处于活跃状态。
匹配字段标题
2026年8月16日,DeepSeek随V4系列发布宣布更新API定价,并引入高峰与低谷两档费率。按照此次公布的方案,低谷时段的API费率比高峰时段低50%,用户可据此更灵活地安排工作负载。新价格计划于2026年8月16日16:00(UTC)正式生效。目前输入材料仅披露了峰谷价差和生效时间,未提供各模型的具体单价、高峰与低谷时段划分,以及原有价格与新价格的逐项对比。
匹配字段标题
OpenCode 将 DeepSeek v4.1 Flash的60美元用量额度设为永久
English translation is being prepared.
匹配字段标题
2026年9月14日,Fireworks AI 发布并评测 DeepSeek-V4.1-Flash。据其公布结果,该模型在 DeepSWE 上 pass@1 为 74.34%,与 GPT-6-Astra 的 74.12% 处于同一水平;单任务成本 0.43 美元,约为 Astra 的 1/15。该模型为 552B 参数 MoE,采用输入 8B、输出 16B 的分离激活预算,KV Cache 的 HBM 占用降至上一代 V4 的 1/4。在 HLE 上它得分 34.52%,低于 Astra 的 50.40%,Fireworks 认为它更适合智能体编码而非高难推理。9月28日,Fireworks AI 发布首个缓存感知路由器 FireRouter with Opus,已在 CLI 上线并首次作为独立路由模型提供,可在 Claude Opus 5.5、GLM 5.3 和 GLM 5.3 Flash 之间按任务适配度、提示词缓存成本和切换代价选择模型;其一个多月内部 A/B 测试显示,编码任务每次会话成本从 15.36 美元降至 6.63 美元,降幅 57%(±19 个百分点),准确率为纯 O
匹配字段标题
DeepSeek 计划支持并扩展部署选项 V4.1-Flash推理
English translation is being prepared.
匹配字段标题
DeepSeek 发布 552B参数非对称MoE架构
English translation is being prepared.
匹配字段标题
2026 年 8 月 26 日,Fireworks AI 发布对 DeepSeek V4 Pro 0813 的评测结果,并宣布该模型的训练支持已在 Fireworks 上线,支持 SFT、DPO 和 RFT。评测使用 SWE-Bench Verified、LiveCodeBench v6、Aider Polyglot 和 Terminal-Bench 2.1 四组基准。Fireworks 称,DeepSeek V4 Pro 在 SWE-Bench Verified 上得分 95.2%,高于 Kimi K3 的 92.6% 和 Fable 5 的 85.4%;在 LiveCodeBench v6 上得分为 92.0%。成本方面,该模型在 SWE-Bench 上每解决一个任务花费 0.309 美元,Fable 5 为 0.808 美元;在 LiveCodeBench 上分别为 0.040 美元和 0.225 美元。在 409 个任务的合并样本上,DeepSeek V4 Pro 与 Fable 5 的 oracle 路由准确率为 92.4%,高于单用 Fable 5 的 86.6%,每任务成
匹配字段标题
2026年8月26日,Fireworks AI公布了对DeepSeek V4 Pro 0813在CyberGym安全基准上的评测结果。测试覆盖697个共同有效任务,DeepSeek V4 Pro的奖励率为53.7%,每个成功任务成本2.502美元,约为Kimi K3的一半。同一批结果中,Kimi K3奖励率最高,为68.4%,每个成功任务成本4.914美元;GPT-5.5奖励率47.6%,每个成功任务成本9.641美元;Claude Opus 4.8奖励率5.9%,每个成功任务成本33.275美元。Fireworks AI还称,DeepSeek V4 Pro在840个任务上全部产生原生工具调用,没有出现拒答或输出截断;一旦通过第一阶段验证,它完成完整补丁的比例为94.7%。目前没有后续进展。
匹配字段标题
2026年8月26日,Fireworks AI公布了对DeepSeek V4 Pro 0813在CyberGym安全基准上的评测结果。测试覆盖697个共同有效任务,DeepSeek V4 Pro的奖励率为53.7%,每个成功任务成本2.502美元,约为Kimi K3的一半。同一批结果中,Kimi K3奖励率最高,为68.4%,每个成功任务成本4.914美元;GPT-5.5奖励率47.6%,每个成功任务成本9.641美元;Claude Opus 4.8奖励率5.9%,每个成功任务成本33.275美元。Fireworks AI还称,DeepSeek V4 Pro在840个任务上全部产生原生工具调用,没有出现拒答或输出截断;一旦通过第一阶段验证,它完成完整补丁的比例为94.7%。目前没有后续进展。
匹配字段标题
DeepSeek 上线 支持图片上传与跨请求复用的Files API
English translation is being prepared.
匹配字段标题
DeepSeek 发布并开源 DeepSeek Harness v0.1开发者预览版
English translation is being prepared.
匹配字段标题
DeepSeek 更新 API定价并引入峰谷费率
English translation is being prepared.
匹配字段标题