博主在猜 DeepSeek V4.1 Pro 的预训练量会破 50T tokens,还拿 Microsoft 的 MAU 和 OpenAI 的规模做对比,算力党可以看看。
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这条帖子把 DeepSeek V4.1 的超低价拆成了一盘棋:压价、锁推理栈、自建 Ascend 算力,读完你会重新理解国产模型怎么打价格战。
有人拿 dsh-purge 测了 DeepSeek V4.1 F-1017,发现它对越狱攻击有点抵抗力了,想看国产模型安全性的可以看看
The cost crossover at 6.8K tokens/s/chip reframes the Ascend-versus-Blackwell debate from raw benchmark losses to workload-dependent economics, suggesting DeepSeek could run its API on a sub-US$1B Blackwell cluster while pivoting post-training to Ascend. Practitioners tracking inference infrastructure or Huawei's CANN ecosystem get a rare concrete per-chip price and throughput comparison. The proposed 128-chip Ascend supernode topology has no Nvidia equivalent, which matters for anyone planning large-scale decode deployments.
DeepSeek V4.1 Flash 出了去审查版 GGUF,拒答率直接归零,MMLU 还从 86.0 涨到 86.6,想本地跑的可以去试试。
这期开源周报把 DeepSeek V4.1 Flash 1017、美国本土开源模型和中美监管动向一次讲清,想追开源进展直接看这篇就行。
DeepSeek 在知乎自曝家底:V4.1 Flash 每卡每小时收入 $38,有人算出毛利率约 80%,这数据 Twitter 上根本没有。
有人拿 Claude Code 给小米电视禁掉 25 个预装包还换了个启动器,代码和提示词都公开了,想给自家电视去广告的可以看看,不过翻车风险也不小。
DeepSeek 新版 V4.1 Flash 1017 在多步网络安全任务上跑赢了开 Daybreak 的 GPT 6 Sol,测试帖细节可以看看。
博主实测了 MiniMax M3.1-Flash,还和 DeepSeek V4.1-Flash-1017 做了同题对比,看看到底谁更听话更好用。
DeepSeek 把跑 V4.1 Flash 的自家推理框架 DeepInfer 开源了,支持推测解码,还能跑昇腾,自建推理服务的可以看看。
DeepSeek 把自家跑 V4.1 Flash 的推理框架 DeepInfer 开源了,支持英伟达和昇腾双平台,自建部署的朋友可以直接拿去用。
DeepSeek 把自家的推理引擎 DeepInfer 开源了,还是基于 vLLM 做的,做推理部署的同学可以看看它有什么新思路。
DeepSeek 把自家线上跑 V4.1 Flash 用的推理框架开源了,还兼容昇腾,做私有化部署的可以看看
DeepSeek 这版新模型把 Agent Arena 的开源第一拿下了,任务成功率和 Bash 执行可靠性都是开源第一,单任务成本才 1 块多人民币。
一天连发三个模型:DeepSeek、MiniMax 各自出了 Flash 小杯,Inception Labs 也放了 Mercury 3,日报里有个快览。
MiniMax 又发了个省钱版 M3.1 Flash,价格砍半还能打平 DeepSeek V4.1 Flash,不过性价比仍输 MiMo-V2.6 Pro,适合预算敏感的场景。
做 Agent 长任务的朋友看看这篇:把设计意图存图里、用确定性控制器核对交付物,19 个领域、228 个任务的基准测下来,同一模型约束满足率高出基线 14-25%。
医疗对话模型排行榜上线了,GPT-6 Astra 和 DeepSeek V4.1 Flash 的分数、成本对比都有,选医疗模型前可以看看。
DeepSeek 推了 V4.1 Flash 1017 新权重,Databricks 上能直接调了,写代码、跑智能体和看图任务都比之前强,用 Databricks 的可以试试。
MiniMax 新的 M3.1 Flash 得分涨 13 分还便宜一半,编程基准跟 DeepSeek V4.1 Flash 打平,选模型前可以看看这组数据。
DeepSeek 更新了 V4.1 Flash,智能指数涨到 45 分,追平 GLM-5.3 成开源第二,幻觉还少了好多,价格没变。
Efficiency is the headline: the model used ~189M output tokens versus 324M for GLM-5.3-Flash, so low cost comes from token frugality as much as pricing. Its 93% hallucination rate on AA-Omniscience means teams should add verification layers for factual workloads. An open-weights release on 23 October 2026 would make it directly comparable with DeepSeek's open models for ASEAN startups building on local hosting.
Cache hit rate alone is a poor proxy for cost: models with nearly identical hit rates showed a more than seven-fold gap in what users actually paid versus list price, making DeepSeek's pricing structure unusually favourable for long agent tasks. Teams deploying office agents in China can use the per-model effective-cost figures to pick cheaper backends, with LobsterAI reachable via desktop, WeChat and Feishu. The report is self-reported product data, so treat the absolute numbers as one product's view rather than market-wide evidence.
MiniMax 放出 M3.1 Flash 官方跑分,6 项基准里 4 项输给 DeepSeek V4.1 Flash,但高峰期价格便宜一半,选谁看场景。
DeepSeek 新的 V4.1 Flash 1017 在 Together AI 能直接用了,专攻从零写完整 Web 应用和游戏,价格没涨,写代码的可以试试。
DeepSeek 新版 V4.1-Flash-1017 的第三方点评来了:幻觉控制最好,但知识和 LCR 倒退,还被 Sol 压着打。
有人把 DeepSeek V4.1F 和 Claude Opus 5.5 拉出来做前端设计对比,结论居然是 Opus 越改越差,有意思
rauchg 用 DeepSeek 新的 v4.1 flash fast 模型给小游戏加了音效、碰撞检测和跟随镜头,全程才花了 30 美分。
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。
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。
一条关于 DeepSeek V4.1-1017 提升来源的争论帖,作者拿 Luna 没跑赢 V4.1 来反驳蒸馏说,观点挺有意思。
作者把 DeepSeek V4.1 Flash 1017 从价格到编程基准都跑了一遍,还做了同题写作对比,想换模型前可以先看看这篇再决定。
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 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.
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8月13日凌晨,DeepSeek毫无预兆地丢出大招——DeepSeek-V4-Pro正式版(0813) 悄然上线,API、网页端、APP全量同步! 📊 硬核数据:从“吊车尾”到“屠榜王” V4 Pro正式版在Agent能力上的提升,已经不…
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