Unsloth 在 512K 上下文下对 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 GGUF 量化版本进行了 Terminal Bench、DeepSWE 等基准测试，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。
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Unsloth 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的新 GGUF 版本，称其在基准测试中排名最高。其称 Dynamic V3.1 在 GPQA Diamond、AIME25、LiveCodeBench v6、MMLU-Pro、Aider 等几乎全部基准上领先，运行需要 64GB 以上内存，并附上 GGUF 与博客链接。
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DeepSeek Harness 发布半个多月后，社区已涌现大量插件，本文实测排名前 10 的热门插件并给出安装命令。清单覆盖生态入口 dsh-market、视觉增强 modlens（GitHub 3.7k 星）、多源搜索、长期记忆、费用监控等，Star 数最高的 dsh-web-all 达 6.4k。作者建议新手先装市场与视觉插件，再按需补齐界面和场景类工具，避免一次性全装导致依赖冲突。
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据外媒援引消息人士称，DeepSeek 第二轮融资拿到 1055 亿元人民币（折合 158 亿美元），近 30 家投资者共同出资，估值达到 6155 亿人民币。产业投资方包括长鑫存储、中芯国际、腾讯、美团、宁德时代等，各自出资 10 亿至 30 亿元。原文还提到，首轮融资中除国家 AI 基金外的投资者需放弃投票权并锁定股份五年，梁文锋表决权达到 100%。
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The Information 曝光 DeepSeek 第二轮融资细节，本轮已筹集 1055 亿元人民币（约合 158 亿美元），吸引近 30 家投资者，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%，中国移动、中国电信、中金公司、中信证券和中国人寿等参与其中。报道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。
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来自中国的第三方评测实验室方寸（@FangcunLeap）发布 87 页报告，评测 DeepSeek V4.1 Flash-1017 在失控与有害操纵上的表现。报告认为其相对 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。短板包括评测意识过强、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。
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网友围绕 DeepSeek 的鲸鱼 Logo 二创出拟人角色“鲸鱼娘”，并借助 DeepSeek Harness 客户端和各类插件把它接进 QQ、做成桌宠，让它发表情包、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”。
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面壁智能宣布开源 ForgeKernel，其智能体在约 22 小时内完成 42 轮迭代、产出 32 个内核版本，最终在 NVIDIA B200 上对 DeepSeek V4.1 FlashMLA Prefill 实现 1.098 倍性能，472 µs 对比基线 518 µs。官方 FlashMLA 实现全程封闭，智能体只能运行并计时其黑盒 CLI，无法读取源码、文档或性能剖析数据。此次开源内容包括优化后的 DeepSeek V4.1 融合预填充内核、论文中覆盖 attention、Gated DeltaNet、Kimi Delta Attention、GEMM 和卷积的内核，以及可用来优化自有内核的 ForgeKernel harness；在 27 个算子上，ForgeKernel 与 22 个专家库内核中的 18 个持平或更优，并优于三个内核生成系统已发布的全部 7 个内核。
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DeepSeek 在年轻人中催生出一套二创亚文化：围绕鲸鱼 Logo 衍生出“鲸鱼娘”“D老师”等拟人形象，以及表情包、同人动画、桌宠和游戏 mod，而官方从未下场运营社区。这种热度源于其“反商业”叙事——今年 4 至 5 月 API 至少四次降价，DeepSeek-V4-Pro API 永久降至原价四分之一，7 月 DeepSeek V4 Flash 正式版 API 上线。但粉丝身份之争、绕过安全审核生成违规内容，以及未来上市标签，都可能成为风险变量。
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DeepSeek Harness 官方 GitHub 仓库的测试代码里出现了 deepseek-v5、deepseek-v5-open、deepseek-v5-next 三个未公开模型名，分别对应当前客户端不认识、任何版本可直接使用、需升级 DSH 才能使用三种发布路径。其中 deepseek-v5-next 要求最低版本 99.0.0-alpha.1，而公开的 DSH 版本仍停留在 0.2.x。这些条目上传于 2026 年 9 月 24 日，上传者为 DSH 核心贡献者蒋奕晨。
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CrowdStrike 报告称，中国关联组织 VAPOR PANDA 使用以 DeepSeek 大语言模型为主、另一款商业模型为辅的 AI 驱动 ARTEX 入侵框架，在 2026 年 10 月 17 日起的 11 天内针对至少 14 个国家的 200 多家机构，并确认在其中 9 家完成入侵后活动。ARTEX 由主智能体与规划、执行子智能体共享事实与目标图谱，单次入侵中规划智能体消耗约 14 亿输入 token，操作员以中文下达指令并在关键节点介入。CrowdStrike 还称该组织在部分目标部署了 BLOODALCHEMY 后门，并预计未来 12 个月中国关联对手会更多采用此类智能体框架。
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豆包工作宣布向企业客户开放第三方模型服务，首批接入 Kimi 3.1 Pro、GLM 5.3、DeepSeek V4.1 Flash 等系列模型。该服务面向团队订阅版和企业订阅版客户，上线后默认开启，企业无需另行向模型厂商采购或额外申请，按用量扣除已有 AI 点数。企业还可按成员、部门、群组或全员划定可用范围，按厂商批量启用或对单一模型单独配置。
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Particle-1 已在 OpenRouter 上线，Particle 称其在四个编码基准上比 DeepSeek V4.1 Flash 少用 28–52% 的输出 token。该模型基于 DeepSeek V4.1 Flash 后训练，Particle 报告平均少用约 45% token、准确率接近基座模型，定价为每百万输入 token 0.25 美元、每百万输出 token 1 美元，上下文窗口 1.05M。
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PromptArmor 将自家传播最广的攻击样本在多个模型上测试，发现 DeepSeek、Kimi、GLM 和 Qwen 模型对网络攻击的易感度比 GPT、Claude 和 Gemini 模型高 88%。测试覆盖钓鱼、数据外泄和运行恶意软件的倾向等多个网络风险维度，作者称差异显著。
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PromptArmor 称其用多款高传播攻击样本测试了钓鱼、数据外泄和运行恶意软件倾向等网络风险，DeepSeek、Kimi、GLM、Qwen 模型受攻击的可能性比 GPT、Claude、Gemini 高 88%。该结论来自其主推文，具体测试方法和样本规模未在推文中说明。
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Yuchen Jin 称 Ali 与 Snowflake CEO Sridhar 在 X 上上演“Kendrick vs. Drake”式交锋，并向 Snowflake 喊话：欢迎接入 Unity Gateway 和自家 AI 产品，还表示“没有芥蒂”，但指出 Snowflake 最新的 DeepSeek 模型已是 3 个月前的版本，而他们 Day 0 就发布 OSS 模型。
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面壁智能 OpenBMB 发布 ForgeKernel Live 直播，内容为优化 DeepSeek 的一个内核。
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在中国社交媒体上，DeepSeek 被二次创作为一条爱吃饭、端着不锈钢大碗、总想摸鱼的蓝发鲸鱼女仆。转折点是 2025 年 6 月画师“上山无形”用 AI 创作蓝发鲸尾角色“明月”，2026 年 4 月有用户加上 DeepSeek logo 和女仆装做成梗图。2026 年 7 月 31 日 DeepSeek-V4-Flash-0731 发布后，API 在工作日高峰时段涨价一倍，加上模型多次延期，用户开始用梗图发泄不满。
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豆包工作今日向团队订阅版和企业订阅版客户开放三方大模型服务，首批接入 Kimi 3.1 Pro、GLM 5.3、DeepSeek V4.1 Flash 等系列模型。该功能上线后默认开启，企业无需另行向模型厂商采购或额外申请，按用量扣除企业已有的 AI 点数。企业可按成员、部门、群组或全员划定可用范围，并指定模型在豆包电脑端、豆包工作电脑端、豆包移动端、豆包网页端及飞书内豆包工作等场景中生效。
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国家超算互联网宣布最新价格调整，新用户可享 DeepSeek-V4.1-Flash-1017、GLM-5.3-Flash 两款模型 0.1 元 5000 万 tokens 限时秒杀特惠，多款新主流模型也已纳入 TokenPlan 套餐池。订阅 TokenPlan 的用户在 10 月 21 日至 30 日每晚 21:00 至次日 09:00 可免费调用 Auto 模型，以降低 AI 研发与调试成本。
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