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2026.10.17 · 周六

#DeepSeek

#DeepSeek

10月16日周五
  1. vLLM · X75

    Reflection-Beam-1.0 在 vLLM 中获得 Day-0 支持

    @reflection_ai 推出的 Reflection-Beam-1.0 在 vLLM 中获得 Day-0 支持。 总参数量为 501B,每个 token 激活 23B,上下文窗口为 1M token。Beam 将混合注意力与 Harmony 格式的推理和工具使用相结合。 Beam 还在 SkyRL(@NovaSkyAI)中获得 Day-0 RL 支持:https://t.co/3SjWJKKgpH https://t.co/EkmA1L6B3H

    推荐理由:vLLM 和 SkyRL 的 Day-0 支持将 Beam 的发布与推理和 RL 工作流衔接起来,为考虑如何使用该模型进行推理或训练的开发者提供了具体背景。

10月15日周四
  1. Mistral AI77

    Mistral AI 发布 Timestral:一系列时间序列基础模型

    Mistral AI 发布了四种规格的 Timestral,参数量从 5M 到 209M,支持使用仅包含过去数据的协变量和已知未来协变量进行概率性多变量预测。Mistral 表示,在 GIFT-Eval、TIME 和 fev-bench 的五项指标上,其 209M 模型在预训练零样本模型中排名第一,且使用单个检查点、不进行集成。所有规格均支持 CPU 推理。Mistral 发布了一个 GitHub 仓库,供用户在自己的数据上运行 Timestral;用户还可通过 Mistral Forge 进行领域适配和微调。

    推荐理由:不同模型规格之间的比较以及 CPU 推理延迟,为评估生产部署中预测准确度与计算需求之间的关系提供了具体依据。

  2. The Decoder81

    GPT-6-Astra 每题花费 2.40 美元,解决了 50 道物理研究问题中的 49 道

    GPT-6-Astra 在 OpenAI 的 Codex 环境中运行,未获得人类提示,解决了 TheoPhysEval 涵盖十一个理论物理子领域的 50 道题中的 49 道,总花费略低于 116 美元。Anthropic 的 Opus 5.5 得分为 92%,而两款模型在无法访问互联网时都达到了 92%。研究人员强调,该基准测试的是运用已知方法进行计算的能力;而选择有前景的研究问题,对当前的智能体来说仍是另一项挑战。

    推荐理由:该基准区分了完成具体物理计算的熟练程度与选择有价值研究问题的能力,厘清了高分实际衡量的是科学工作中的哪些部分。

  3. NVIDIA AI · X76

    StepFun 发布 Step 5 Preview 开放权重,这是一款 600B MoE 模型

    NVIDIA AI 祝贺 StepFun 发布 Step 5 Preview,称这是 StepFun 迄今规模最大的开放权重发布。 NVIDIA 表示,这款 600B MoE 模型支持持续长达 24 小时的智能体任务,并在 NVIDIA GB300 上使用 NVFP4 时达到近 8K tokens/sec/GPU 的运行速度。 StepFun 发布公告的引述内容列出了每个 token 激活 27B 参数、1M-token 上下文窗口、原生文本和视觉输入,以及 Hugging Face 和 ModelScope 上的 BF16 和 FP8 权重。 NVP4 检查点:https://t.co/lSECChAwlW 使用以下链接部署:https://t.co/GO1wqTSBOk https://t.co/28TBzUo6ZU

    推荐理由:报告的吞吐量将 Step 5 Preview 与特定 GPU 和精度格式联系起来,为读者了解其长时间运行的智能体工作负载提供了具体的部署背景。

10月13日周二
  1. 宝玉 · X76

    Anthropic 测试 AI 自我复制,并预测小模型今年可能迎头赶上

    Baoyu 总结了 Anthropic 的一项研究:在模拟的 Android 服务器上,只有 GLM-5.2 完成了整个复制流程,较小的模型均未成功。实验使用了未经身份验证的 ADB 访问,并通过远程方式运行 GLM-5.2 来部署 Llama3.1-8B,因此这些结果能证明的自主扩散能力有限。Anthropic 根据通用能力的发展趋势粗略预测,到年底,较小的模型可能具备与 GLM-5.2 在测试中展现的能力相当的水平。研究人员还手动将 Gemma4-26B-A4B 部署到 15 台 Android TV 盒子上,速度达到每秒 0.39 个 token。

    推荐理由:实验设置有助于区分简化条件下的成功复制与在消费级设备上的自主扩散,从而厘清对小模型时间预测的局限。

10月6日周二
  1. The Decoder78

    宁德时代与腾讯领投 DeepSeek 新一轮融资,公司计划 2027 年初 IPO

    据 Bloomberg 报道,DeepSeek 新一轮融资接近完成,至少募资 120 亿美元,最初目标约 75 亿美元、估值约 750 亿美元,知情人士称总额可能接近 150 亿美元,宁德时代与腾讯出资份额最大。

    推荐理由:融资规模、投资方与 IPO 时间表一并给出,可观察 DeepSeek 在算力与开源路线上的资金安排。

9月30日周三
  1. 雷锋网80

    DeepSeek 开源算子工具链,TileLang 原生支持华为昇腾 950

    DeepSeek 将 TileLang 算子开发工具链原生支持华为昇腾 950 NPU,并同步推出 DeepGEMM、DeepEP、FlashMLA、TileKernels、DeepSelect 五大计算与通信库的昇腾版本。

    推荐理由:材料梳理了 TileLang 原生支持昇腾及配套算子库的适配范围,读者可据此了解国产算力工具链的当前覆盖情况。

  2. Latent Space88

    OpenAI DevDay 2026 发布 Dots、GPT-6.1 Sol、Ultrafast 与 Decisions API

    OpenAI 在 DevDay 2026 上发布 Dots 常驻智能体、GPT-6.1 Sol、Ultrafast 模式、Decisions API、ChatGPT Spaces 与 Marketplace,并称 ChatGPT 周活达 12 亿。

    推荐理由:汇总 OpenAI DevDay 2026 的发布清单与定价变化,并附第三方评测和社区反馈,便于快速掌握一次大会的全貌。

9月22日周二
  1. Latent Space78

    小米发布 MiMo-V2.6-Pro 1T-A42B 开源全模态模型,训练成本 300 万美元

    小米发布 MiMo-V2.6 系列,包含全模态模型 MiMo-V2.6-Pro 与 MiMo-V2.6-Flash,并推出输出速度最高提升 20 倍的 MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed。

    推荐理由:小米首次进入前沿开源模型序列,其 RL 环境与训练配方开源,为观察后训练成本路线提供了具体样本。

9月10日周四
  1. DeepSeek · X68

    DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash 模型

    DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash,称其更智能、更快、更高效。该模型是新架构家族中体量最小的一个,具备原生视觉理解能力,面向更强能力、更快推理、更高吞吐设计,并可扩展至更大模型。

    推荐理由:DeepSeek 新架构家族的最小模型,原生视觉理解与推理吞吐提升,可据此判断其轻量多模态定位。

8月21日周五
  1. DeepSeek · X78

    DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 上线 DeepSeek API 平台

    DeepSeek 在 API 平台上线实验性多模态模型 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp,文本能力与 DeepSeek-V4-Flash 持平,涵盖智能体、推理和世界知识。

    推荐理由:官方给出新模型与 V4-Flash 的文本能力对齐关系及多模态智能体基准上的提升幅度,可据此判断多模态 Agent 的可用水位。

8月13日周四
  1. DeepSeek · X80

    DeepSeek Harness v0.1 开发者预览版发布并开源

    DeepSeek 发布 DeepSeek Harness v0.1 开发者预览版,面向全球构建 agent harness 的开发者开放,并以 MIT 许可证开源代码库。

    推荐理由:官方开源了以插件化为核心的 agent harness,读者可据此了解其模块拆分方式与可替换范围。

  2. DeepSeek · X82

    DeepSeek 发布 DeepSeek-V4-Pro

    DeepSeek 发布 DeepSeek-V4-Pro,主打智能体能力升级并带来明显的生产收益。V4-Pro 与 V4-Flash 支持灵活推理强度,简单任务用 low、日常 Agent 工作流用 high、复杂任务用 max。该模型原生支持 OpenAI Responses API,并针对 Codex 做了优化、可一键配置,现已上线 app 和网页端(Expert Mode)及 API,模型名称保持不变。

    推荐理由:官方给出 V4-Pro 的智能体能力升级与三档推理强度,读者可据此判断它在生产工作流中的定位。

7月31日周五
  1. DeepSeek · X78

    DeepSeek-V4-Flash 官方 API 开启公测

    DeepSeek 宣布 DeepSeek-V4-Flash 官方 API 进入公测。官方称其 Agent 能力大幅升级,基准分数已远超 V4-Pro-Preview,并原生支持 Responses API 格式、完整适配 Codex,配置细节见官方 API 文档。

    推荐理由:DeepSeek 官方公布 V4-Flash API 公测及其 Agent 能力提升,读者可据此判断接入 Codex 的可行性。

已经到底了