DeepSeek-V4 發佈 Pro 與 Flash 系列，均支援智能體可用的 1M-token 上下文
深度求索（DeepSeek）發佈 DeepSeek-V4，Pro、Flash 系列各有 instruct 與 base 版本，四款 checkpoint 均支援 1M-token 上下文。
推薦理由：文章把 KV cache 成本、混合注意力設計與智能體工作流串連起來，並以基準數據呈現長上下文能力在工具任務中的表現。
#DeepSeek
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Hugging Face BlogAI 評分5353 全球開源 AI 生態的未來：從 DeepSeek 到 AI+
DeepSeek R1 之後，中國開源 AI 生態正由模型擴展至部署、軟硬件協同與治理，開源成為中國 AI 機構近期的主流路徑。截至 2025 年中，逾 113k 個模型以 Qwen 為基礎，逾 200k 個模型倉庫標記 Qwen，遠多於 Meta 的 Llama（27k）和 DeepSeek（6k）。
Hugging Face BlogAI 評分5151 Featherless AI 接入 Hugging Face Inference Providers
Featherless AI 現已成為 Hugging Face Hub 支援的 Inference Provider，接入模型頁面及 Python、JS SDK 的無伺服器推理服務。
Hugging Face Blog精選AI 評分7777 DeepSeek-V3 0324 登上 Hugging Face Hub，四項基準分數均上升
DeepSeek-V3 0324 已登上 Hugging Face Hub，沿用原版架構並採用 MIT 授權，重點改善指令遵循、編碼和數學能力。DeepSeek 團隊列出的 MMLU-Pro、GPQA、AIME 和 LiveCodeBench 分數，分別由 75.9、59.1、39.6、39.2 升至 81.2、68.4、59.4、49.2。
推薦理由：文中提供 MMLU-Pro、GPQA、AIME 和 LiveCodeBench 的更新前後分數，讓讀者可按多項基準逐一比較 DeepSeek-V3 0324 相對原版的提升幅度。
Hugging Face BlogAI 評分5353 DABstep：面向多步推理的數據智能體基準
Hugging Face 與 Adyen 聯合推出 DABstep，這項基準以450多項數據分析任務評估 AI 智能體的多步推理能力。任務源自 Adyen 的實際工作負載，但資料與商業背景為人工生成；基準涵蓋結構化資料和非結構化文件，並提供資料集、任務、評測、即時排行榜及基線。
Hugging Face Blog精選AI 評分6060 甚麼令對話智能體有用？
Hugging Face Blog 梳理對話智能體的訓練方法，涵蓋 IFT、SFT、RLHF 和 CoT。文中指出，IFT 所需指令數據僅為數百例量級，SFT 以人工標註改善有用性和安全性，RLHF 則根據人類偏好訓練獎勵模型，再用強化學習訓練對話智能體。
推薦理由：文章把 IFT、SFT、RLHF 與 CoT 放在對話智能體訓練脈絡中梳理，並比較多個系統的訓練資料和評估方向，呈現各方法的分工。