英伟达把 Kimi K3 的推理速度干到 423 tok/s,比原来快 1.68 倍,跑 vLLM 的朋友可以关注这次上游优化。
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有人质疑 V4.1 Pro 可能跟 Flash 差距不大,理由是 RL 预算和蒸馏数据卡了上限,观点挺有参考性。
DeepSeek 新版跑浏览器任务,分数和 Opus 5.5 打平,价格只有十九分之一,跑智能体任务的可以关注下。
DeepSeek 把 V4.1-Flash-1017 转正了,Terminal-Bench 从 31.2 涨到 42.3,MIT 许可还能随便商用,跑智能体编程的可以试试。
微软亮出自家基础模型 MAI-Base-2,2.8T 参数、1.6 万张 GB200 训练,连中国开源模型都被比下去了。
有人用 Blender 重建场景来考视频理解模型,Whale Vision V4.1 拿到 5.6 Sol 以上,比之前强不少。
DeepSeek 刚经历五小时宕机,转头就推了 V4.1-Flash,主打输出提速,用 DeepSeek 的可以关注下。
Zero-retention US hosting lowers the compliance barrier for teams that previously avoided Chinese models on data-residency grounds, letting Ollama Cloud serve as an evaluation path before any API commitment. Practitioners can test it immediately via 'ollama run deepseek-v4.1-flash:1017-cloud' or plug it into Claude Code and OpenCode as a cheaper per-task agent model. Against Claude models, the pitch is lower cost per completed task rather than raw capability.
DeepSeek 刚发了 V4.1-Flash-1017,跑分更快输出更短还更省钱,已经在官网和 API 上能用,写代码的可以试试 CodeBuddy 那套适配。
有人在猜 DeepSeek V4.1F 能排到 45-46 分,还聊了 Vals 和 CritPt 这几个基准的毛病,喜欢看跑分讨论的可以看看。
DeepSeek 更新了 V4.1-Flash-1017,速度更快、输出更短还更省钱,跑 CodeBuddy 或 Harness 的开发者可以直接升级试试。
DeepSeek 这次更新了 V4.1-Flash-1017,主打便宜,还把自研搜索 API 开放出来了,做应用的朋友可以试试接入。
DeepSeek 新模型 DeepSWE 跑到 77 分,性能对标 Opus 5,价格只有 1/83,Databricks 也要上了,开源党可以看看。
DeepSeek 更新了 Flash 模型,命令行任务分数从 31.2 涨到 42.3,还顺手把搜索接口变成了按次收费,用 API 做应用的朋友看下价格。
DeepSeek 这次更新挺实在:模型输出更短意味着 API 更省钱,还把自家搜索引擎开放成了 Search 和 Fetch 两个 API,做 Agent 的可以直接接上。
The practical comparison suggests DeepSeek's lightweight tier can handle production-style creative coding tasks that previously demanded Claude's top model. Developers building effect or animation workflows on a budget can treat V4.1 Flash as a workable fallback. Testing against your own Opus prompts is the quickest way to gauge the gap.
DeepSeek 新版 V4.1-Flash-1017 被称比 GPT 5.6 Sol 又快又强,两条线对比一眼看完。
DeepSeek 新出的 V4.1-Flash-1017 在 Terminal-Bench 上跑赢了 GPT 5.6 Sol,价格只有十七分之一,靠 RL 训练编码 agent 环境,写代码的可以看看。
The benchmark chart on DeepSeek SWE V1.1 puts it above all competing models, so independent comparisons like this one matter before trusting the numbers. Builders running agent harnesses can try the new search API for Chinese-language retrieval. The trade-off against Opus 5.5 in creativity gives a concrete quality reference for cost-sensitive projects.
DeepSeek 新版 V4.1-Flash-1017 用自反馈强化学习练出了从零写完整项目的能力,官方放出了做游戏和 3D 建模的演示。
有人拿 V4.1F-1017 生成了一个宝塔体素立体模型,效果确实不错,但作者也吐槽它老自作主张调色调,想看实拍效果的可以点进去。
DeepSeek 刚发了 V4.1-Flash-1017,跑分更强、响应更快、输出还更省 token,官网和 API 都能直接用了。
DeepSeek 这个所谓小更新在 Terminal-Bench 4.0 上直接涨了 11 分,还超过 Opus 5 和 GPT-5.6 Sol,权重又是 MIT 开源,写代码的可以试试。
A real-world swap test between DeepSeek's latest flash model and Google's 4.1 Flash on a production translation pipeline, with thinking intensity set to High as the variable. Developers running cheap bulk-translation or summarisation workloads can copy this setup to benchmark latency, output length and quality on their own content. Those already using DeepSeek Harness should update to v0.2.1-rc.1 before adopting the new model.
有开发者实测 Kimi V4.1-1017 编程能力,说它想法很酷但老是半途丢弃,值得跑分前看看真实体验。
DeepSeek 开源了推理更强的 V4.1-Flash-1017,Perplexity 也开源了两款决策模型,程序员和折腾党今天能下载的好东西不少。
DeepSeek 又更新了,这次 V4.1-Flash-1017 跑智能体任务比更大的模型还强,成本还降了,还附带 Search API,Claude Code 里能免费用。
vLLM 官方晒出 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的服务成绩:每美元 1.3B tokens,单卡 830K tok/s,跑智能体循环很省钱。
DeepSeek 刚更了 V4.1-Flash-1017,写代码和跑 Agent 任务明显变强,专项基准还赢了 GPT-5.6-Sol,不过综合推理还是 Claude Opus 5 更稳。
有人拿同一个画乌龟的提示词对比了 V4.1 Flash 新旧版本,新版本快很多,但快到 90% 会开始磨蹭,得手动拉一把,实测细节挺有用。
DeepSeek 更新了 V4.1-Flash-1017,编程测试涨到 77.0,还专门改了话痨问题,输出更精简,权重直接开放下载。
DeepSeek 新版开源模型,编程基准打平或超过 Opus 5,价格却只有零头,想省 API 成本的可以看看测试细节。
DeepSeek 更新了 V4.1-Flash,DeepSWE 跑到 77.0 分,速度更快输出更短,还把 Search API 开放出来了,可以试试。
DeepSeek 把 V4.1-Flash-1017 的权重直接放上 Hugging Face 和 ModelScope 了,想本地跑的可以去下载试试。
DeepSeek 更新了 V4.1-Flash-1017,跑分更高、出结果更快、输出还更省,写代码工具也做了适配,可以直接在 API 里换上试试。
DeepSeek 刚发了 V4.1-Flash-1017,跑分更高还更快,输出更短更省钱,用 CodeBuddy 的人可以直接升级试试。
DeepSeek 的 V4.1 Flash 1017 已在 OpenRouter 上线,更省 token、智能体任务表现更好,可以直接调来试试。
DeepSeek 的新版本在自家 SWE V1.1 基准跑分领先,成本更低还开放了搜索 API,做开发工作流的可以看看