技术方向
怎么把模型跑得更快更省钱：推理加速、显存与成本、服务部署与基础设施选型。
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DeepSeek 发布 DeepSeek-V4-Pro-0813 正式版，取代此前的预览版本，官方称其智能体能力大幅增强，在生产环境中提升尤为明显。该模型沿用 DeepSeek-V4-Pro (Preview) 的结构，并附加 DSpark 投机解码模块，在 HLE、Terminal Bench 2.1、NL2Repo、DeepSWE 等基准上均高于预览版。
推荐理由：官方技术报告列出正式版与预览版在多项智能体基准上的对比，可据此判断其生产环境能力变化。
DeepSeek 发布 DeepSeek-V4-Flash-0731 正式版，取代此前的预览版本，智能体能力大幅增强。该模型与 DeepSeek-V4-Flash-DSpark 结构相同，附带投机解码模块，在 Terminal Bench 2.1、NL2Repo、DeepSWE 等基准上超过 DeepSeek-V4-Pro (Preview)，激活参数量则小得多。
推荐理由：官方技术报告列出多项基准对比，读者可据此判断小激活参数模型在智能体任务上的位置。
阶跃星辰为 198B 参数稀疏 MoE 视觉语言模型 Step-3.7-Flash 发布 GGUF 量化版本，含 BF16 到 IQ3_XXS 共 7 个语言量化档位及 4 GB 的 F16 视觉投影器。
推荐理由：原文给出各量化档位的体积与三款 128 GB 统一内存设备上的实测吞吐，可据此判断本地私有部署的可行边界。