消息指 DeepSeek 新一輪融資接近完成,募資至少達人民幣800億元
彭博社報道指,DeepSeek 新一輪融資接近敲定,募資至少達人民幣800億元,遠超原定約人民幣500億元的目標。知情人士稱,寧德時代及騰訊均屬本輪出資額最大的幾家投資方;按已簽署的投資條款書,最終融資額可能接近人民幣1000億元。報道又稱,融資完成後公司將啟動業務重組,為計劃於2027年初進行的 IPO 作準備。
彭博社報道指,DeepSeek 新一輪融資接近敲定,募資至少達人民幣800億元,遠超原定約人民幣500億元的目標。知情人士稱,寧德時代及騰訊均屬本輪出資額最大的幾家投資方;按已簽署的投資條款書,最終融資額可能接近人民幣1000億元。報道又稱,融資完成後公司將啟動業務重組,為計劃於2027年初進行的 IPO 作準備。
DeepSeek 為 DeepSeek Harness 推出 v0.2 預覽版官方桌面應用程式,支援 macOS(Apple silicon)及 Windows(64-bit)。
Goodfire 公開兩個以 DeepSeek R1 激活值訓練的稀疏自編碼器(SAE),並分享對推理模型內部機制及操控方式的早期研究。研究發現,R1 的特徵操控需等模型開始輸出「Okay, so the user has asked a question about…」一類思考前綴後才有效;部分特徵被過度操控時,模型反而會回復原有行為。
Prime Intellect 啟動 INTELLECT-2,展開 32B 參數模型的全球分散式強化學習訓練,並開放任何人無需許可地貢獻異構算力。訓練以 QwQ-32B 為基礎,採用 DeepSeek-R1 的 GRPO 方法,聚焦可驗證的數學與編碼任務,並以系統提示詞設定思考 token 預算。
Prime Intellect 發佈開放數據集 SYNTHETIC-2,收錄 400 萬條經驗證的推理軌跡,涵蓋複雜強化學習任務。全球共有 1,253 張 GPU 參與生成;TOPLOC v2 的誤報率為 0.000925%,證明驗證中位成本跨模型平均比重新執行原始推理低 25 倍。
Goodfire Research 發現,DeepSeek-R1、GPT-OSS 等模型在簡單題上,往往在思維鏈文字表露答案前已形成內部判斷。研究以 attention probes、forced answering 和 CoT monitor 比較內部預測與文字推理;較難的 GPQA-Diamond 題目中,三種方法則同步逐步提升。
Fireworks 推出 DeepSeek-V4.1-Flash,其 DeepSWE Pass@1 為 74.34%,每項任務成本 $0.430,與 GPT-6 Astra 的 74.12% 相近。
Reflection AI 發佈首款開放權重大模型 Beam,採用稀疏激活架構,總參數量為 5010 億,每次任務啟用 230 億參數。Reflection AI 稱,Beam 的性能可對標智譜 AI(Z.ai)的 GLM‑5.2,在編碼及智能體任務方面逐步逼近千問的 Qwen3.8‑Max。
Reflection 正式發佈首個前沿開放權重模型 Beam,稱其在進階推理基準上媲美 Z.ai 的 GLM-5.2,並勝過領先西方開放模型。Reflection 稱 Beam 推理算力用量少 3-4x,但相關效能主張尚未經獨立核實。
倍思旗下 MC2 NC 降噪耳夾耳機已在京東發售,定價 783 元,部分地區國補後低至 598 元。耳機配備 12mm 碳纖維三磁路動圈,降噪深度達 -50dB,配合充電盒續航最高 60 小時(關閉降噪)。另接入豆包、通義千問及 DeepSeek 模型,提供 AI 錄音轉寫、即時助答及同聲傳譯功能。
LlamaIndex 解讀 DeepSeek-OCR 將文件圖像作為文字資訊的壓縮表示,並分析其與文件解析、LlamaParse 的關係。文中稱,論文示例把 1,000 個文字 tokens 壓至 100 個視覺 tokens,解碼準確率為 97%;20× 壓縮時準確率約為 60%。文章指出,RAG、文件問答和摘要等理解型用途可考慮視覺壓縮;若需要結構化資料、語義層級或精確文字操作,仍需文件解析。
Anthropic Fellows Program 研究團隊構建評測,發現增加大型推理模型的 Test-Time Compute 可能令部分任務準確率下降。評測涵蓋幹擾計數、虛假特徵迴歸、約束追蹤演繹和進階 AI 風險,研究歸納出五類較長推理下的失效模式。Claude Sonnet 4 表示願意被關閉的回答比例隨推理增加由 60% 降至 47%,研究指出延長推理可能加強自我保存表述。
本週美中同意啟動正式 AI 對話,阿里巴巴承諾到 2032 年達成 20GW AI 數據中心容量,DeepSeek 則接近完成 $7.5B 融資。習近平稱 AI 必須受人類控制,特朗普則表示雙方在 AI 防護措施上沒有實質進展,對話內容仍待界定。
ChinaTalk 作者 Irene Zhang 分析中國 AI 圈對美國 AI 安全論述的疑慮如何加深,並指出部分研究者逐漸將其視為遏制中國技術發展的政治工具。
DeepSeek-V4.1-Flash 正式發佈,是 DeepSeek 新架構系列中最小的模型,並支援原生多模態視覺理解。
DeepSeek 已在 DeepSeek API 平台提供實驗性多模態視覺理解模型 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp,可透過 `model='deepseek-v4-flash-vision-exp'` 調用。
DeepSeek-V4-Pro GA 版本已在 APP、Web 和 API 上線,API 呼叫方式不變,將模型名稱設為 `deepseek-v4-pro` 即可使用最新版。
DeepSeek 將 DeepSeek-V4-Flash API 開放公開 Beta,並稱其智能體能力顯著增強,基準測試結果遠高於 V4-Pro-Preview。
Import AI 465 整理英國 AI Security Institute 的分析,指出開放權重模型在網絡安全能力上與閉源前沿模型的差距,由 2025 年多數時間的 6–10 個月縮至 4–7 個月。
Sebastian Raschka 以 GPT-5.6 系列為切入點,解説大語言模型如何在訓練及推理階段支援不同推理力度;該系列有三種模型規模,每種約有五至六種推理力度設定。
Sebastian Raschka 梳理 Gemma 4、Laguna XS.2、ZAYA1-8B 和 DeepSeek V4 的架構改動,聚焦降低長上下文處理成本的設計。
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 API 現已支援 V4-Pro 和 V4-Flash。兩款模型可透過 OpenAI ChatCompletions 介面及 Anthropic 介面使用,base_url 維持不變,model 參數應設為 deepseek-v4-pro 或 deepseek-v4-flash。
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)。
DeepSeek 透過臨時端點提供 DeepSeek-V3.2-Speciale,收費與 V3.2 相同,且不提供工具呼叫。此服務提供至 2025 年 12 月 15 日 15:59(UTC)。
DeepSeek 將 deepseek-chat 和 deepseek-reasoner 升級至 DeepSeek-V3.2。deepseek-chat 對應非思考模式,deepseek-reasoner 對應思考模式。更新日誌:https://api-docs.deepseek.com/updates#deepseek-v32
DeepSeek 將 deepseek-chat 和 deepseek-reasoner 升級至 DeepSeek-V3.2-Exp,分別對應其非思考模式與思考模式。詳情可參閲更新日誌:https://api-docs.deepseek.com/updates#deepseek-v32-exp。
DeepSeek 將 API 中的 deepseek-chat 和 deepseek-reasoner 升級至 DeepSeek-V3.1-Terminus,分別對應非思考模式與思考模式。更新維持模型原有能力,減少中英文混雜及偶發異常字元。Code Agent 和 Search Agent 的效能亦獲進一步優化。
DeepSeek 將 deepseek-chat 和 deepseek-reasoner 升級至 DeepSeek-V3.1,兩者分別對應非思考模式和思考模式。
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。
DeepSeek 將 deepseek-reasoner 升級至 DeepSeek-R1-0528,並公佈多項基準的 Pass@1 提升。AIME 2025 由 70.0 升至 87.5(+17.5),GPQA 由 71.5 升至 81.0(+9.5),LCB_v6 由 63.5 升至 73.3(+9.8),Aider 由 57.0 升至 71.6(+14.6)。
推薦理由:DeepSeek-R1-0528公佈多項基準提升數據,並提示複雜推理任務較舊版消耗更多 tokens,可供比較版本能力表現與用量。
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。
DeepSeek 將 deepseek-chat 升級至 DeepSeek-V3-0324,並公佈多項基準分數提升及功能改進。MMLU-Pro 由 75.9 升至 81.2(+5.3),GPQA 由 59.1 升至 68.4(+9.3),AIME 由 39.6 升至 59.4(+19.8),LiveCodeBench 由 39.2 升至 49.2(+10.0)。
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。
DeepSeek 將 deepseek-chat 模型升級為 DeepSeek-V3,API 保持不變。使用者仍可透過指定 model='deepseek-chat' 調用 DeepSeek-V3。
推薦理由:這次更新交代 DeepSeek-V3 與既有 API 調用方式的關係,使用者仍可指定 deepseek-chat 調用新模型,便於沿用現有接入方式。
DeepSeek 將 deepseek-chat 升級至 DeepSeek-V2.5-1210,並改善多項能力。MATH-500 成績由 74.8% 提升至 82.8%,LiveCodebench(08.01 - 12.01)準確率由 29.2% 升至 34.38%;內部測試亦顯示寫作和推理有所改善。新版本亦優化檔案上傳和網頁摘要功能的使用體驗。
DeepSeek 將 DeepSeek V2 Chat 與 DeepSeek Coder V2 合併升級為 DeepSeek V2.5。
DeepSeek API 採用硬碟快取技術,並表示價格因此再降低一個數量級。更新詳情見文件「Context Caching is Available」,日期為 2024/08/02。
DeepSeek 更新 API,為 `/chat/completions` 加入 JSON Mode、Function Calling、Chat Prefix Completion(Beta)及 8K max_tokens(Beta),並為 `/completions` 加入 FIM Completion(Beta)。
DeepSeek 將 deepseek-coder 模型升級至 DeepSeek-Coder-V2-0724。這項升級記錄於 DeepSeek API 更新日誌。