DeepSeek 开源生产推理栈 DeepInfer，披露单集群 155T tokens/天与单卡每小时 38 美元收入
DeepSeek 开源了支撑 V4.1 Flash 的生产推理栈 DeepInfer，并公布单集群每天处理 155 万亿 tokens、96% 输入缓存命中、单卡每小时 38 美元收入等生产数据。
推荐理由：DeepSeek 开源生产推理栈并披露单集群吞吐与单卡收入，读者可据此对照 vLLM 复现结果判断其可迁移性。
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Latent Space精选AI 评分8888 钛媒体精选AI 评分7272 DeepSeek推理框架对等支持华为、英伟达芯片，意味着什么？
钛媒体作者分析DeepSeek于10月20日开源的推理框架DeepInfer，华为昇腾950系列NPU与英伟达SM100同时进入支持名单，来自同一代码树，仅通过一个环境变量即可在两类硬件间切换。
推荐理由：从推理框架对等支持两类芯片切入，梳理国产芯片在推理时代角色变化的依据与尚未验证之处。
爱范儿精选AI 评分7878 实测 DeepSeek V4.1 Flash：4 元生成特斯拉飞行 3D 网页
作者在 DeepSeek Harness 中实测 DeepSeek V4.1 Flash，用纯提示词生成特斯拉飞行 3D 网页，耗时 35 分钟、消耗 3752 万 Token，按缓存命中 0.04 元每百万 Token 和输出 8 元每百万 Token 计算约花 4 元。
推荐理由：作者用多个实测案例对比 V4.1 Flash 与闭源模型的成本差距，可据此判断低价模型能覆盖哪些任务。
DeepSeek (X)精选AI 评分7272 DeepSeek 开源推理框架 DeepInfer
DeepSeek 宣布将自研推理框架 DeepInfer 完全开源，代码已发布在 GitHub。该框架用于支撑 DeepSeek-V4.1-Flash 的大规模服务，主打高吞吐与低延迟，DeepSeek 称分享生产栈意在帮助社区降低算力成本与能耗。
推荐理由：DeepSeek 公开了支撑自家模型规模化服务的推理框架，读者可据此了解其生产栈的吞吐与延迟取舍。
量子位精选AI 评分8080 MiniMax 发布 M3.1 Flash，Agent 基准 ALE 得分 29.6% 居国产模型第一
MiniMax 正式发布 M3.1 Flash，即此前在 OpenRouter 匿名测试的 Space Bunny（玉兔），Agents' Last Exam 得分 29.6%，位列国产模型第一。
推荐理由：文章列出 M3.1 Flash 在 Agent、编码、网络安全等基准上的分数与定价，可对照国产 Flash 模型的性价比路线。
DeepSeek (X)精选AI 评分7878 DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 模型
DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，称其基准表现更强、任务完成更快、输出更短，在性能与成本上实现帕累托改进。该模型已在 DeepSeek 网站、App 和 API 上线，并针对 DeepSeek Harness、腾讯 CodeBuddy、WorkBuddy 等做了优化，使用 DeepSeek Harness 需升级到 v0.2.1-rc.1 或更高版本。
推荐理由：官方给出新版本在基准表现、任务完成速度和输出长度上的变化，并说明已上线网站、App 与 API。
DeepSeek (X)精选AI 评分7272 DeepSeek 发布 V4.1-Flash 模型
DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash，称其为新架构家族中参数规模最小的模型，并原生支持视觉理解。官方表示该模型面向更强能力、更快推理和更高吞吐设计，并可扩展至更大模型。
推荐理由：DeepSeek 新架构家族的最小模型，原生支持视觉理解，并强调推理速度与吞吐。
DeepSeek (X)精选AI 评分7575 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，调用时使用 model='deepseek-v4-flash-vision-exp'。
推荐理由：官方给出新模型与 V4-Flash 的文本能力对照，以及多模态智能体基准上的提升幅度，便于判断是否值得接入。
DeepSeek (X)精选AI 评分8080 DeepSeek 发布智能体框架 Harness v0.1 开发者预览版并开源
DeepSeek 发布 DeepSeek Harness v0.1 开发者预览版，面向构建智能体框架的开发者开放，并以 MIT 许可证开源代码库。该框架基于 Cordis 元框架，核心设计是“一切皆插件”，模型、工具、技能、会话、沙箱、文件系统、循环、编排和 UI 均以插件形式实现，可自由组合、替换和扩展。
推荐理由：官方给出 Harness 的插件化架构与 MIT 开源仓库，读者可据此判断它能否接入现有智能体工作流。
DeepSeek (X)精选AI 评分8080 DeepSeek 发布 DeepSeek-V4-Pro
DeepSeek 发布 DeepSeek-V4-Pro，重点升级 Agent 能力并带来明显的生产环境收益。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；同时原生支持 OpenAI Responses API，并针对 Codex 提供一键配置。V4 Pro 已在 app 和网页端以 Expert Mode 上线，也可通过 API 调用，模型名称保持不变。
推荐理由：官方给出 V4-Pro 的 Agent 能力升级、三档推理强度和 Codex 接入方式，可据此判断实际使用成本与场景。
DeepSeek (X)精选AI 评分7878 DeepSeek-V4-Flash 官方 API 开启公测
DeepSeek 宣布 DeepSeek-V4-Flash 官方 API 进入公开测试。官方称其 Agent 能力大幅升级，基准分数已明显超过 V4-Pro-Preview，并原生支持 Responses API 格式、完成对 Codex 的适配，配置细节见官方 API 文档。
推荐理由：官方公布 V4-Flash API 公测，并给出 Agent 能力提升与 Codex 适配的配置入口。
DeepSeek (X)精选AI 评分8888 DeepSeek 发布并开源 DeepSeek-V4 Preview，支持 1M 上下文
DeepSeek 正式发布并开源 DeepSeek-V4 Preview，主打低成本 1M 上下文长度。其中 DeepSeek-V4-Pro 为 1.6T 总参数、49B 激活参数，官方称性能可对标顶级闭源模型；DeepSeek-V4-Flash 为 284B 总参数、13B 激活参数，定位快速经济。
推荐理由：DeepSeek 官方公布 V4 两个版本的参数规模与 1M 上下文，可据此判断开源模型在长上下文上的成本位置。
DeepSeek (X)精选AI 评分8080 DeepSeek 发布 DeepSeek-V3.2 与 DeepSeek-V3.2-Speciale 推理模型
DeepSeek 发布 DeepSeek-V3.2 和 DeepSeek-V3.2-Speciale 两款以推理为先、面向智能体的模型。DeepSeek-V3.2 是 V3.2-Exp 的正式后继版本，已在 App、Web 和 API 上线；DeepSeek-V3.2-Speciale 侧重进一步拓展推理能力，目前仅通过 API 提供。官方同时放出了技术报告链接。
推荐理由：官方给出两个版本的定位差异与开放渠道，可据此判断面向智能体的推理模型如何分层落地。
已经到底了