DeepSeek API 支持网页搜索和抓取,每千次成功请求收费 5 元
DeepSeek API 现已支持网页搜索与抓取功能,按请求次数计费,单价为每 1000 次成功请求 5 元。此前在 DeepSeek Harness、Claude Code 或 Codex 中通过 Server 端工具调用访问的 Search / Fetch 接口目前未计费,将于北京时间 2026 年 11 月 1 日 00:00 起开始收取调用费用。
DeepSeek API 现已支持网页搜索与抓取功能,按请求次数计费,单价为每 1000 次成功请求 5 元。此前在 DeepSeek Harness、Claude Code 或 Codex 中通过 Server 端工具调用访问的 Search / Fetch 接口目前未计费,将于北京时间 2026 年 11 月 1 日 00:00 起开始收取调用费用。
DeepSeek 发布 V4.1 Flash-1017 新版本,模型权重已开源,运行时间缩短且调用成本下降。数码博主透露华为全新子品牌“星芒”主攻线上性价比,规划新机含主动散热版本。英伟达高管明确辟谣 RTX 5090 停产传闻,称该显卡仍是核心产品将继续供货。
DeepSeek 发布开源模型 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,在编码和智能体任务基准测试中性能超越 Claude Opus 5、GPT 5.6-Sol 等更大竞品,同时单任务平均成本降至约 $0.20。
DeepSeek V4.1 Flash 更新至 V4.1-Flash-1017 版本,官方网页端、APP 与 API 已同步变更。新模型在各项基准测试中能力较上一版有明显提升,同时任务运行时间与输出长度均有缩短,使单次调用的综合成本下降。
推荐理由:原文说明了新版本在基准测试中的能力变化及成本优化细节,读者可据此评估其实际性能提升幅度。
DeepSeek 正式上线基于自研搜索引擎的 Search 和 Fetch API,支持 Agent 与 RAG 应用获取实时网页内容,按成功请求次数计费(每千次 5 元)。
推荐理由:原文详细列出了 Search/Fetch API 的计费规则与限制,以及 Harness v0.2.1-rc1 的具体功能变更,为开发者评估接入成本和新特性提供了直接依据。
苹果首款折叠屏 iPhone Duo 国行定价 15999 元起,官网发货排至明年;特斯拉发布第二代 Roadster,预订意向金 33.2 万元起,马斯克宣布 2028 年量产。此外,DeepSeek 将 Harness、Web 等团队整合成立“产品部”,崔添翼任负责人。
在 DeepSeek V4.1 Flash 上,Vera Rubin 在每用户约 230 至 350 tok/s 区间内,每兆瓦吞吐量约为 GB300 的 3.4 至 3.6 倍,并在单台 4-GPU 服务器上达到每用户 906 tok/s,这是我们在排行榜上任何模型的最快结果
Artificial Analysis 在 AA-AgentPerf 上发布了 NVIDIA Vera Rubin NVL72 的初步测试结果。数据显示,该硬件在 DeepSeek V4 Pro 上的每兆瓦总吞吐量约为前代 GB300 NVL72 的 ~5.7x,在 DeepSeek V4.1 Flash 上约为 ~5.4x,在 GLM-5.2 和 Kimi K3 上分别约为 ~3.0x 和 ~2.8x。Vera Rubin 是 NVIDIA 的下一代架构产品。
DeepSeek 将 Harness、Web、App、Platform 团队整合成立“产品部”,负责所有产品、设计和研发工作,崔添翼任负责人且消息属实。崔添翼此前于2026年3月组建 Agent Harness 团队并加入 DeepSeek,该团队开源的智能体运行时框架 DeepSeek Harness 以“一切皆插件”为核心特点。
腾讯 WorkBuddy 和 CodeBuddy 针对 DeepSeek 服务故障发布补偿公告,将全额返还国内版用户在 10 月 8 日至 14 日期间使用 DeepSeek 模型消耗的积分。同时面向全量用户额外赠送 500 积分,需在 10 月 22 日 24 点前手动领取,有效期一个月。
vLLM团队提出一种新方案,通过让训练前向直接调用vLLM推理内核并修改内核逻辑,确保采样token的logprob在训练和推理侧逐位一致(diff=0)。在DeepSeek-V4-Flash实验中,该方法在保持91.3%基线吞吐量的同时实现了零差异,避免了因数值不一致导致的KL散度飙升和奖励下降;该流程已封装为Agent Skill开源,并成功迁移至Nemotron混合架构模型。
推荐理由:原文提供了在高性能推理引擎上实现训练与推理数值完全一致的具体方法、代码及Agent技能包,为RL训练稳定性优化提供了可复用的工程路径。
DeepSeek 网页及 API 服务在 10 月 15 日早间出现近 5 小时故障,官方宣布将按账号 7 日内(10.8-10.14)的消耗金额以赠金形式全额返还。此次补偿自动到账,API 计费扣款优先从赠金账户扣除,旨在弥补服务中断带来的影响。
OpenCode 宣布 DeepSeek V4.1 Flash 模型现已免费开放,免费版实测支持 200K 上下文窗口。该原生多模态 MoE 模型主干参数为 552B,此次调整是在此前提升额度基础上的进一步动作,调用不再计入消耗。社区反馈显示其生成速度波动较大,高上下文场景下 TPS 显著下降。
DeepSeek 网页及 API 服务在经历近 5 小时中断后已恢复正常。官方状态页面显示,此次故障发生于 10 月 15 日 08:11 至 13:04,持续 4 小时 52 分钟。这是 DeepSeek 本月以来遭遇的最大规模服务问题。
DeepSeek 网页及 API 服务今日出现部分中断,用户对话时提示“服务器暂时不可用”。官方服务状态页面确认故障正在排查中,截至发稿前中断时长已超 50 分钟。
MI355X 在 DeepSeek V4 Pro 0813 上表现最强。在每用户 35 至 75 tok/s 区间,其每兆瓦吞吐量比 B200 高约 15% 到 40%,峰值达每兆瓦 94M tokens/s(对应每用户 33 tok/s),此水平 B200 需降至每用户 13 tok/s 才能达到。当每用户速度超过约 80 tok/s 时,B200
除了新的 DeepSeek V4.1 Flash 结果外,我们还在 AA-AgentPerf 中为 Kimi K3、GLM-5.2/5.3 和 DeepSeek V4 Pro 添加了 AMD 的 MI355X - 将其与我们在编码智能体工作负载上最新的 NVIDIA 系统结果进行比较。AA-AgentPerf 是我们的智能体推理性能
我们已将 DeepSeek V4.1 Flash 添加到 AA-AgentPerf,并提供了 NVIDIA 和 AMD 硬件的测试结果。在每用户 100 tokens/s 的条件下,NVIDIA GB300 以高达 261M tokens/s per MW 的吞吐量位居第一。AA-AgentPerf 是我们的智能体推理性能基准测试。它重放真实的智能
华为首次公布麒麟 9050 Pro 芯片详细架构图,确认其基于逻辑折叠技术量产。苹果发布首款智能家庭中枢 HomeView,售价 299 美元,11 月 13 日开售。消息显示 DeepSeek 将完成约 1000 亿元融资,投前估值仍为约 5000 亿元。
DeepSeek创始人梁文锋近期密集接触具身智能领域创业者,探讨机器人与大模型交互方向。他正考虑通过组建团队或投资方式让DeepSeek入局,此前已投资宇树科技并计划领投Winverse AI。截至发稿,DeepSeek方面未回应此布局传闻。
DeepSeek 第二轮融资临近完成,金额从计划的 500 亿元增至约 1000 亿元,投前估值仍为约 5000 亿元。新进投资方包括石溪资本、中芯聚源等产业资本,宁德时代拟增资约 100 亿元。与此同时,DeepSeek 正筹备科创板上市,计划最快 2026 年末递表,严文韬已出任 CFO。
尊界汽车宣布 V800 制动踏板支架底座将于 11 月启动免费升级,明确非召回。懂车帝辟谣网传内部整顿通知系 AI 生成谣言。华为上调 nova 16 系列部分版本价格,SE 涨 200 元,标准版/Pro 涨 400 元。
字节 Seed 团队指出分块 KV 缓存压缩引入的 Token 相位敏感性是 DeepSeek“抽风”主因。该研究评估了 DeepSeek-V4-Flash、V4-Pro 及 V4.1-Flash,发现相同信息在不同相位检索难度差异显著。此类大型开放权重模型长上下文检索准确度在各阶段间相差高达 40 个百分点,平均基准分数可能掩盖周期性弱点。
SemiAnalysis 指出中国 AI 安全体制实质上是“速度优先”而非“安全优先”,尽管官方文件提及前沿风险,但监管重点集中在内容合规与应用层。数据显示,2021 年至 2026 年间,中国九大领先开发者发布的 857 个模型中,仅 3.6% 附带公开的安全评估结果,且绝大多数在发布时未披露。
推荐理由:原文通过统计中国头部实验室的发布记录与专家言论,指出其监管重心在于应用层而非前沿风险,为理解中美AI竞争格局提供了具体数据支撑。
CrowdStrike报告称,一名疑似中文使用者在2026年9月底至10月初利用AI驱动的开源渗透测试工具ARTEX入侵了多家韩国金融机构。仅在新韩银行(Shinhan Bank),就有超过25,000条包含姓名、联系方式、收入和信用额度的记录被窃取。
推荐理由:报道揭示了攻击者利用开源AI渗透测试工具突破多家韩国银行防线,展示了AI降低网络攻击门槛的现实风险。
智能体读取多于写入,因此DeepSeek缩减了其记忆内容。请阅读本周《The Batch》中的技术解析。每 token 890 字节缓存,比 DeepSeek-V1 小 437 倍;输入从 4K 到 1M,每输出 token 计算量增加 25%;Flash 胜出
Inferact 和 vLLM 团队在 DeepSeek-V4.1-Flash 发布后三周内完成深度优化,在 SemiAnalysis AgentX 基准测试中实现了低并发下 1.9 倍加速及高吞吐约束下 5.3 倍的吞吐量提升。
推荐理由:vLLM 团队详细拆解了针对 DeepSeek-V4.1-Flash 的 SWA 有界重放与内核融合优化路径,展示了如何通过系统级调优实现智能体场景下 5 倍吞吐提升的具体工程方法。
据 Bloomberg 报道,DeepSeek 正接近完成至少120亿美元的新融资轮,总额可能接近150亿美元,估值约750亿美元。电池制造商 CATL 和腾讯出资份额最大,投资者兴趣源于其 V4-Flash 模型在成本和性能上对 Anthropic 和 OpenAI 设定的新基准。
Ai2 开源了用于科学文献综述生成的模型 AstaBrief 及配套训练数据。该模型基于 Qwen3-8B,通过监督微调(SFT)和直接偏好优化(DPO)构建,重点利用引用密度等统计信号过滤合成数据以提升证据接地能力。
推荐理由:原文公开了基于 Qwen3-8B 微调的科研报告生成模型 AstaBrief 及其训练数据,展示了通过优化 SFT 和 DPO 数据质量在保持引用准确性的同时实现约 3.5 倍推理加速的工程路径。
本周《The Batch》中,Andrew 的信涵盖开源权重模型 GLM-5.3 在利用漏洞方面几乎追平 Claude Mythos(12% vs. 14%)。此外还包括:小米新的开源权重领导者、Gemini 3.8 Live、DeepSeek-V4.1-Flash、AREX agents
Ai2 开源了基于 Qwen3-8B 微调的 AstaBrief 8B 模型,专门用于将研究问题和检索到的文献片段转化为带引用的科学报告。该模型在 Asta 平台作为 Fast mode 上线,相比 Claude 驱动的 Thinking mode,平均生成时间从 178.5 秒降至 51.1 秒,速度提升约 3.5 倍。
推荐理由:原文展示了通过优化数据过滤而非复杂算法,使小模型在科学报告生成中实现显著提速并开源权重,为本地化部署提供低成本方案。
SemiAnalysis 推出 SemiAnalysis China Datacenter Model,追踪显示中国已拥有超过 24GW 的数据中心容量,规模超越 EMEA 和亚洲其他地区。
SemiAnalysis 发布报告深入分析 Engram 模型架构及其参数卸载策略,指出该设计允许将嵌入表从 HBM 移至主机 DRAM 或 SSD,从而释放显存用于 KV cache 并降低硬件需求。
OpenRouter 指南指出 DeepSeek V4 并非单一模型,仅 V4.1 Flash 和 V4 Flash Vision Exp 支持原生图像输入,其余版本均为纯文本模型。针对不支持图像的 V4 Pro 等版本,文章演示了通过前置 Qwen3.8 或 Kimi K3 等视觉模型生成文本描述再传入 V4 的替代方案,并提供了相应的 TypeScript SDK 调用示例。
vLLM 团队利用 Speculators 库在 GB300 NVL72 集群上成功训练了 Kimi-K3 的 DSpark 推测解码模型,将单流数学推理速度从约 110 tok/s 提升至约 435 tok/s。
推荐理由:原文详细拆解了基于GB300集群训练Kimi K3 DSpark草稿模型的全流程,提供了从数据提取到多节点部署的完整技术路径。
SemiAnalysis指出随着推理负载占比提升和机架级规模扩大,高堆叠HBM带来的额外容量收益递减,4-hi HBM因提供最佳带宽成本比而成为未来趋势。文章以Kimi K3为例进行Roofline分析,显示在满足最低交互延迟SLA时,8-hi和12-hi HBM的系统成本增幅远超其吞吐量提升,导致单Token成本高于4-hi方案。
vLLM 团队联合 Inferact 发布技术博客,针对智能体工作负载的多轮会话、长上下文和高前缀复用特性,阐述了涵盖 KV 缓存管理、并行策略及 P/D 分离的全栈优化方案。
推荐理由:原文详细拆解了智能体负载下的全栈优化策略,并提供了基于公开基准的实测数据与失败经验复盘。
Together AI 在 DeepSWE 基准上对比了 DeepSeek V4 Pro 0813 和 Claude Fable 5,发现后者单次通过率更高但成本贵 90 倍。
推荐理由:通过 DeepSWE 实测对比两款模型的成本与能力差异,提供了基于互补性的级联路由策略以优化编程任务性价比。
Ai2 发布 TutorMoments 框架,利用 462 份真实数学辅导记录测试 LLM 能否平衡“提供支架”与“推动深度思考”。初步结果显示,模型在仅被告知“好好辅导”时倾向于过度帮助,明确提示权衡策略虽能提升表现,但仍难达到人类导师的精准判断水平。