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DeepSeek-V4-Pro限时促销

2026年4月25日,DeepSeek宣布对DeepSeek-V4-Pro API推出限时75%折扣,优惠持续至2026年5月5日15:59(UTC)。同时,官方更新了相关工具的集成方式:在Claude Code中将模型设置为deepseek-v4-pro[1m],可启用1M上下文;OpenCode需升级至v1.14.24或更高版本,OpenClaw需升级至v2026.4.24或更高版本。目前该故事仍处于活跃状态。

DeepSeek开放模型持续演进

2025年12月3日的技术梳理显示,DeepSeek开放权重模型从V3逐步演进至R1、V3.1、V3.2-Exp、DeepSeekMath V2及V3.2-Speciale。V3.2延续V3系列架构,并加入DeepSeek稀疏注意力、自验证、自改进以及多项GRPO训练调整;相关演进还涉及MLA、RLVR和混合推理模式。后续更新介绍了mHC残差路径研究,用于改善训练稳定性与收敛表现。

vLLM首日适配DeepSeek新模型

2025年9月29日,vLLM宣布为DeepSeek-V3.2-Exp提供首日支持,并实现面向长上下文任务的DeepSeek稀疏注意力机制。该模型可在B200和GB200上运行,支持FP8 KV缓存,每个新查询token由索引器选择前2048个token。目前仅支持64的块大小,可使用16张H100、8张H200或8张B200部署。

DeepSeek-V4-Pro API限时降价

DeepSeek 推出限时75%折扣并更新集成方式 DeepSeek-V4-Pro API

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LMSYS 宣布 SGLang 与 Miles 在发布日支持 DeepSeek-V4

LMSYS 宣布 SGLang 与 Miles 在发布日支持 DeepSeek-V4 的推理与 RL 训练

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LMSYS 宣布 SGLang 与 Miles 发布日支持 DeepSeek-V4

2026年4月25日,LMSYS 宣布 SGLang 与 Miles 在 DeepSeek-V4 发布当天提供推理与 RL 训练支持,覆盖 1.6T Pro 和 284B Flash 两个版本。针对 DeepSeek-V4 的混合稀疏注意力、mHC 和 FP4 专家权重,团队引入 ShadowRadix 前缀缓存、HiSparse CPU 扩展 KV、MTP 投机解码等机制,并集成 FlashMLA、FlashInfer TRTLLM-Gen MoE、DeepGEMM Mega MoE 等内核。RL 侧 Miles 支持 DP/TP/SP/EP/PP/CP 六种并行策略与 FP8 训练,已在 32 张 GB300 上完成 285B 模型训练,首步 rollout 与训练 log-prob 偏差约 0.023。目前尚无后续发展事实。

解析DeepSeek模型演进

DeepSeek 发布并演进 从V3到V3.2的开放权重模型系列

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vLLM支持DeepSeek-V3.2-Exp

vLLM 新增首日支持 DeepSeek-V3.2-Exp及其稀疏注意力机制

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