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  1. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    DeepSeek发布并开源V4预览版

    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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  2. 事件2 条新闻 · 2 个事实

    DeepSeek发布V3.2与V3.2-Speciale推理模型

    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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  3. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    DeepSeek发布DeepSeek-V3开源模型及论文

    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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  4. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    DeepSeek API上线磁盘上下文缓存

    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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  5. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    DeepSeek API升级:新增JSON输出、函数调用与FIM补全

    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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  6. 事件2 条新闻 · 1 个事实

    Seed团队报告DeepSeek长上下文检索相位敏感

    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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  7. 事件3 条新闻 · 2 个事实

    Jev Router延迟高于DeepSeek

    2026年10月8日,Arena发布评测,比较typesafeai的Jev Router与DeepSeek V4.1 Flash (Max)的端到端请求延迟。结果显示Jev Router中位延迟更高,耗时6.18秒,而DeepSeek V4.1 Flash (Max)为3.64秒;在P90处差距进一步扩大,Jev Router耗时30.59秒,DeepSeek为14.26秒。同一评测还显示,Jev Router与DeepSeek V4.1 Flash (Max)性能相近时成本高38%,中位模型请求延迟高1.7倍,未能推进当前帕累托前沿。同日另一项证据显示,Jev优先考虑效率,将大部分调用路由至DeepSeek V4.1 Flash,占全部模型调用的28.1%,GPT-6 Astra占23.5%,Sol占22.8%,Luna占11.1%。

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  8. 事件1 条新闻 · 1 个事实

    ARC Prize公布DeepSeek V4.1 Flash

    2026年10月6日,ARC Prize发布了DeepSeek V4.1 Flash在ARC-AGI-1和ARC-AGI-2基准上的评测结果。在ARC-AGI-1上,高推理设置得分为88.5%,低推理设置得分为90.5%,两者在8个任务上表现不同。在ARC-AGI-2上,max reasoning的每任务成本略低于high reasoning,但排除未完成任务后,max reasoning实际每任务成本高出4.5%。

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  1. 事件2 条新闻 · 1 个事实

    DeepSeek 发布并开源 DeepSeek-R1 模型

    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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