6月30日
16:51
16:51官方账号Decoder@Matthias Bastian
DeepSeek发布新框架DSpark,将每位用户的响应速度提升60%至85%。该框架使用小型模型生成候选token,再由大型模型批量验证。通过优化计算流程,DSpark能在更少芯片上榨取更多性能。这有助于减少中国对高端美国芯片的依赖。

推荐理由:DeepSeek的DSpark用小型模型提候选token、大模型批量验证,让速度提升85%,还减少了芯片需求,挺实用的。
12:41
12:41官方一手歸藏(guizang.ai)@op7418
Cline推出每月9.9美元的订阅计划,提供2-5倍折扣访问GLM-5.2、DeepSeek、Kimi、MiniMax、MIMO、千问等开源模型。用户可通过Cline CLI和IDE使用该Token计划。当前还有1.99美元的限时优惠活动。该计划旨在降低调用多模型API的成本。

推荐理由:Cline出了月付9.9美元的token计划,能用DeepSeek、Kimi、GLM5.2等模型,现在还有1.99美元试用价,挺划算的。
10:29
10:29官方一手pandaily@contact@pandaily.com (Pandaily)
72°
DeepSeek计划于7月中旬发布V4官方版本。高峰时段(9am-12pm和2pm-6pm)API定价将为标准费率的2倍,类似电力分时计价模式。此举旨在引导开发者在非高峰时段调用API。

推荐理由:DeepSeek V4马上要来了,7月中旬发布。高峰时段API价格翻倍,想省成本就避开那段时间,适合用API的开发者留意。
10:25
10:25官方一手arXiv: DeepSeek@Caglar Uysal, Baturay Birinci, Süha Orhun Mutluergil, Orçun Çetin
该论文对DeepSeek、GPT、Gemini、Grok、Llama和Qwen六种前沿LLM进行了提示注入漏洞实证评估。测试涵盖直接攻击与多阶段混淆攻击,涉及多种语言和字符编码。结果显示所有模型均存在系统性漏洞,非英语语种的恶意合规率显著高于英语。DeepSeek、Gemini和Grok在复杂指令下尤其易受攻击,简单字符编码仅部分降低风险。
推荐理由:这篇论文告诉你,DeepSeek、GPT这些模型在非英语场景下有多容易被黑客利用来生成钓鱼内容,安全对齐的漏洞比想象中大。
03:06
6月29日
18:51
10:06
10:06官方一手arXiv: DeepSeek@Aniket Deroy, Kripabandhu Ghosh, Saptarshi Ghosh
该论文提出一种受树状思维(Tree-of-Thoughts)启发的提取-抽象混合方法,用于法律判决摘要生成。实验使用DeepSeek和LLama两种LLM,对比了纯提取、纯抽象及混合式摘要。结果显示,混合式提示生成的摘要质量优于其他类型提示。
推荐理由:这篇论文把思维树和提取-生成结合起来做法律摘要,用DeepSeek和Llama对比,发现混合方法效果更好。
10:06
10:06官方一手arXiv: DeepSeek@Lei Yu, Peng Wang, Jia Xu, Jingyuan Zhang, Xin Wang, Jiajia Ma, Li Yang, Changzhi Deng, Zenghua Wang, Fengjun Zhang
BashCoder-R1提出三阶段框架:连续预训练(CPT)专业化Bash范式、长思维链监督微调(L-CoT SFT)模拟风险意识推理、鲁棒性感知分组相对策略优化(R-GRPO)优化语法与鲁棒性。在包含952个真实任务(773单行,179多行)的BashBench基准上,单行/多行任务SyntaxPass达100.00%/94.97%,RobustPass达95.99%/79.33%,FullRate达90.04%/73.18%。相比最强基线DeepSeek-V3.2(推理)在FullRate上分别提升37.82%和20.18%。
推荐理由:BashCoder-R1用三阶段训练让AI写bash脚本更稳更可解释,在BashBench上比DeepSeek-V3.2完整率高出一大截。
06:45
06:45官方账号Clement Delangue@ClementDelangue
DeepSeek 推出加速模型集合,其中 Gemma-4-12B 可能包含视觉能力。该模型在其 12B 参数量级别中,本地运行性能显著优于同类竞品。该集合未包含 Qwen 3.5,推测因 DeepSeek 未采用线性注意力机制。
推荐理由:DeepSeek 把 Gemma-4-12B 加速了,还带视觉,本地跑起来应该是同尺寸里最强的之一。
6月28日
16:36
16:36官方一手Pandaily@contact@pandaily.com (Pandaily)
76°
北京大学与DeepSeek联合开源了投机解码框架DSpark,该框架无需修改模型即可将LLM推理速度提升60-85%。在严格延迟约束下,吞吐量增益最高达661%。DSpark通过高效的投机解码策略显著降低推理延迟。这一成果已在GitHub上开源。

推荐理由:北大和DeepSeek搞的DSpark,不用改模型就能让推理快80%,吞吐量翻好几倍,适合做部署的试试。
13:11
13:11官方一手pandaily@contact@pandaily.com (Pandaily)
DeepSeek 发布 DSpark 推测解码框架,可将文本生成速度提升 80%。该框架优化推理效率,标志着 AI 竞争焦点从训练规模转向实际部署。DSpark 采用推测解码技术,通过小模型草稿加速大模型生成。

推荐理由:DeepSeek 的 DSpark 框架让模型生成快八成,推理部署更省算力,搞推理优化的可以看看。
6月27日
16:27
16:27官方一手Pandaily@contact@pandaily.com (Pandaily)
DeepSeek放弃了“不融资、不商业化”的立场,获得创纪录的70亿美元融资。该公司计划将所有部门的规模扩大一倍。同时推出Harness AI编码代理团队,与Anthropic的Claude Code直接竞争。
事件专题

推荐理由:DeepSeek拿了70亿美金扩招一倍,新出的Harness AI编程工具对标Claude Code,AI竞争又升级了。
6月26日
23:30
23:30官方账号Decoder@Matthias Bastian
AI初创公司Lindy因AI成本超过人员成本,完全放弃Anthropic的Claude模型,转而采用DeepSeek。CEO Flo Crivello称此举是“为了企业生存”。这一变更预计每年节省数百万美元。事件反映了AI模型成本压力对初创公司决策的直接影响。
事件专题

推荐理由:Lindy为了省钱,把Claude全换成了DeepSeek,省了几百万美元。这家公司说再不用DeepSeek就活不下去了——模型价格战就是这么现实。
09:59
09:59官方一手pandaily@contact@pandaily.com (Pandaily)
DeepSeek 近期从工程效能平台 Harness 积极招募工程师,同时计划自建计算基础设施。此举标志其 AI 战略从依赖外部算力转向自建重型模式。公司旨在通过自主算力降低成本并提升效率。

推荐理由:DeepSeek 不满足于租别人的算力,开始自己建了。他们正猛挖 Harness 的工程师,从轻模式转向重资产,这可能会改变行业格局。
6月23日
6月22日
6月19日
11:16
11:16官方一手pandaily@contact@pandaily.com (Pandaily)
精选76°
DeepSeek完成其首次外部融资轮,募资超过500亿元人民币。本轮融资采用无投票权结构,战略投资者包括腾讯、宁德时代和京东等。这是国内AI公司最大规模的单轮融资之一,将用于支持其大模型研发与基础设施扩展。

推荐理由:DeepSeek刚融了500多亿,腾讯、宁德时代这些大厂都跟投了,说明行业对它技术路线的认可。