DeepSeek 发布 V4.1-Flash-1017 模型并开放自研搜索 API
DeepSeek 发布新模型 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，网页端、APP 与 API 已同步切换，配套 DeepSeek Harness 升级至 0.2.1 版本。
推荐理由：新版本在基准测试提升的同时压缩了任务运行时间和输出长度，读者可据此判断 Agent 编码的成本边界变化。
公司与模型
DeepSeek 最新动态
DeepSeek（深度求索）的模型发布、开源权重、技术报告与 API 价格变化。
7 条精选近 30 天 7 条共收录 149 条
更新
大事记
2023 年至今DeepSeek的精选
量子位精选AI 评分8080 RadarAI精选AI 评分8282 DeepSeek 发布 V4.1-Flash-1017，智能体任务超越更大对手并开放搜索 API
DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，已在官网、App 和 API 开放，权重开源在 Hugging Face 和 ModelScope。
推荐理由：材料给出新模型在智能体与编程任务上的基准与单任务成本对比，可据此判断小模型的实际性价比。
The Decoder精选AI 评分8080 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 发布，智能体任务表现超越更大模型并大幅降低单任务成本
DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，已在官网、App 和 API 上线，并在 Hugging Face 与 ModelScope 开源模型权重。
推荐理由：DeepSeek 新 Flash 模型在自家基准上以更低单任务成本超过更大模型，读者可据此比较性能与成本取舍。
RadarAI精选AI 评分8080 DeepSeek 发布开源权重模型 DeepSeek-V4.1-Flash-1017
DeepSeek 发布开源权重模型 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，在 DeepSWE 1.1 基准上取得 77% Pass@1，据称超过 GLM-5.3、Kimi K3、GPT-5.6 Sol 和 Opus 5。模型已上线 DeepSeek Chat、API 和 HuggingFace，官方称相比上一版性能更强、任务完成更快、输出更短，并在性能与成本上实现 Pareto 改进。
推荐理由：DeepSeek 新开源权重模型在编码基准上的成绩与极低成本，为评估开源模型能否替代闭源方案提供了参照。
vLLM Blog精选AI 评分7676 vLLM 提出训练推理逐位一致的 RL 训练方案，DeepSeek-V4-Flash 上 diff 为 0
vLLM 团队提出让训练前向直接调用 vLLM 推理 kernel 并修改这些高性能 kernel，使 rollout 与训练对每个采样 token 产生逐位相同的 logprob（diff = 0）。
推荐理由：原文给出训练与推理逐位一致的具体做法与吞吐代价，可据此判断高性能 RL 训练中数值对齐的取舍。
RadarAI精选AI 评分7777 DeepSeek 官方开源 Agent 框架 DeepSeek Harness (dsh)
DeepSeek 官方开源了用于搭建 Agent 的框架 DeepSeek Harness（dsh），底层基于 Cordis 核心思路，采用一切皆插件的高度模块化设计。该框架支持 Node.js，具体能力与使用方式在现有材料中未完整展开。
推荐理由：DeepSeek 官方开源 Agent 框架 dsh，采用一切皆插件的模块化设计，可了解其架构取向与适用场景。
vLLM Blog精选AI 评分6262 vLLM 优化 DeepSeek-V4.1-Flash：智能体吞吐提升 5 倍
vLLM 团队与 Inferact 在 DeepSeek-V4.1-Flash 发布后三周内完成优化，在 SemiAnalysis AgentX 智能体服务基准上低并发提速 1.9 倍、150 TPS 约束下吞吐提升 5.3 倍。
推荐理由：原文逐项列出 vLLM 侧的系统优化与对应加速比，可据此判断长上下文智能体推理的部署成本走向。