ARC Prize公布了DeepSeek V4.1 Flash 1017在ARC-AGI验证集上的成绩:ARC-AGI-2得分78.1%,每任务成本0.16美元;ARC-AGI-1得分94.5%,每任务成本0.06美元。该机构同时列出DeepSeek Flash系列在ARC-AGI-2上的最好成绩变化:V4 Flash 0731为61.4%,V4.1 Flash为72.9%,V4.1 Flash 1017升至78.1%。此前一天,Guillermo Rauch宣布Vercel将DeepSeek v4.1 Flash (1017)纳入Token Pass,采用DeepSeek新权重,支持1M上下文窗口且无需改动配置;他称该模型速度快、价格极低并提供零数据保留,适合运行由更大更贵模型规划任务的子智能体。目前公开信息为上述成绩与纳入Token Pass两项。
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ARC Prize公布了DeepSeek V4.1 Flash 1017在ARC-AGI验证集上的成绩:ARC-AGI-2得分78.1%,每任务成本0.16美元;ARC-AGI-1得分94.5%,每任务成本0.06美元。该机构同时列出DeepSeek Flash系列在ARC-AGI-2上的最好成绩变化:V4 Flash 0731为61.4%,V4.1 Flash为72.9%,V4.1 Flash 1017升至78.1%。此前一天,Guillermo Rauch宣布Vercel将DeepSeek v4.1 Flash (1017)纳入Token Pass,采用DeepSeek新权重,支持1M上下文窗口且无需改动配置;他称该模型速度快、价格极低并提供零数据保留,适合运行由更大更贵模型规划任务的子智能体。目前公开信息为上述成绩与纳入Token Pass两项。
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2026年10月17日,DeepSeek发布DeepSeek-V4.1-Flash-1017,官方称其基准表现更强、任务完成更快、输出更短,在性能与成本上实现帕累托改进,已在官网、App和API上线;同日该模型在OpenRouter上线。官方还宣布Search与Fetch API向所有人开放,每个端点每1000次调用收费0.75美元,通过DeepSeek Harness、Claude Code和Codex中的服务端工具发起的调用暂时免费,计费自2026年10月31日16:00 UTC开始。10月17日,Thomas Wolf评论称DeepSeek将此次称为“minor update”,但Terminal-Bench 4.0从31.2升至42.3。10月19日,Arena宣布该模型以1670分成为Code Arena: WebDev排名最高的开源模型。10月20日,OpenCode将其在Go和Free中更新至1017版本;Unsloth发布可在本地运行的GGUF,1-bit量化版保留约88.2%准确率、体积从508GB降至250GB;Arena又宣布其登顶Agent Arena开源模型榜
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WorkBuddy宣布,其国际版已更新至DeepSeek-V4.1-Flash-1017,并在10月31日前限时免费开放使用。10月17日发布的报道称,WorkBuddy国际版已接入该版本;被引用的DeepSeek原帖称该版本在基准测试上更强、任务完成更快、输出更短,已在官网、App和API上线,并针对DeepSeek Harness、腾讯CodeBuddy、WorkBuddy等做了优化,建议升级到DeepSeek Harness v0.2.1-rc.1或更高版本。10月18日的报道进一步明确,此次限免仅限国际版,国内版暂未推出对应的限免活动。目前尚无后续发展事实。
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2026年10月20日,DeepSeek宣布开源其内部生产级推理框架DeepInfer。据Latent Space报道,该框架支撑DeepSeek-V4.1-Flash,基于vLLM定制,支持分布式推理、投机解码、SWA Bounded Replay和结构化输出,目标平台为NVIDIA SM100与华为昇腾950;公布的单集群生产数据为每天处理155万亿token、96%输入缓存命中、首token延迟400ms、生成速度230 tokens/s。报道同时指出,KV cache管理和负载均衡等组件尚未完全开源。次日,DeepSeek在知乎发布DeepInfer技术报告,公开Prefill与Decode的硬件选型、KVCache目标等内部细节,并给出单一集群服务吞吐155万亿Tokens/天、按谷价每卡每小时38美金的数据。目前该框架已开源,但完整服务所需的KV缓存系统、Prefill/Decode解耦和负载均衡未完全包含在本次开源项目中。
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2026年10月20日,DeepSeek宣布开源其内部生产级推理框架DeepInfer。据Latent Space报道,该框架支撑DeepSeek-V4.1-Flash,基于vLLM定制,支持分布式推理、投机解码、SWA Bounded Replay和结构化输出,目标平台为NVIDIA SM100与华为昇腾950;公布的单集群生产数据为每天处理155万亿token、96%输入缓存命中、首token延迟400ms、生成速度230 tokens/s。报道同时指出,KV cache管理和负载均衡等组件尚未完全开源。次日,DeepSeek在知乎发布DeepInfer技术报告,公开Prefill与Decode的硬件选型、KVCache目标等内部细节,并给出单一集群服务吞吐155万亿Tokens/天、按谷价每卡每小时38美金的数据。目前该框架已开源,但完整服务所需的KV缓存系统、Prefill/Decode解耦和负载均衡未完全包含在本次开源项目中。
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2026年10月17日,DeepSeek上线Search与Fetch两个API。据钛媒体报道,这两个接口由自研搜索引擎驱动,每1000次成功请求收费5元,失败、无结果或超时不计费,11月1日起正式收费;此前在DeepSeek Harness、Claude Code、Codex中免费使用,各限速每秒5次。10月18日,DeepSeek发布公告称,DeepSeek API现已支持网页搜索与抓取,按请求次数计费,单价为每1000次成功请求5元;在DeepSeek Harness、Claude Code、Codex中通过服务端工具调用访问Search与Fetch接口目前不计费,将于北京时间2026年11月1日00:00起按次收费。公告还说明,Search接口按query返回结构化结果,Fetch接口抓取单个网页并以Markdown返回标题与正文,两者均为原始JSON API,Base URL为api.deepseek.com。目前两个接口已上线,收费尚未开始。
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2026年10月17日,DeepSeek发布DeepSeek-V4.1-Flash-1017,官方称其基准表现更强、任务完成更快、输出更短,在性能与成本上实现帕累托改进,已在官网、App和API上线;同日该模型在OpenRouter上线。官方还宣布Search与Fetch API向所有人开放,每个端点每1000次调用收费0.75美元,通过DeepSeek Harness、Claude Code和Codex中的服务端工具发起的调用暂时免费,计费自2026年10月31日16:00 UTC开始。10月17日,Thomas Wolf评论称DeepSeek将此次称为“minor update”,但Terminal-Bench 4.0从31.2升至42.3。10月19日,Arena宣布该模型以1670分成为Code Arena: WebDev排名最高的开源模型。10月20日,OpenCode将其在Go和Free中更新至1017版本;Unsloth发布可在本地运行的GGUF,1-bit量化版保留约88.2%准确率、体积从508GB降至250GB;Arena又宣布其登顶Agent Arena开源模型榜
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WorkBuddy宣布,其国际版已更新至DeepSeek-V4.1-Flash-1017,并在10月31日前限时免费开放使用。10月17日发布的报道称,WorkBuddy国际版已接入该版本;被引用的DeepSeek原帖称该版本在基准测试上更强、任务完成更快、输出更短,已在官网、App和API上线,并针对DeepSeek Harness、腾讯CodeBuddy、WorkBuddy等做了优化,建议升级到DeepSeek Harness v0.2.1-rc.1或更高版本。10月18日的报道进一步明确,此次限免仅限国际版,国内版暂未推出对应的限免活动。目前尚无后续发展事实。
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2026年10月17日,DeepSeek上线Search与Fetch两个API。据钛媒体报道,这两个接口由自研搜索引擎驱动,每1000次成功请求收费5元,失败、无结果或超时不计费,11月1日起正式收费;此前在DeepSeek Harness、Claude Code、Codex中免费使用,各限速每秒5次。10月18日,DeepSeek发布公告称,DeepSeek API现已支持网页搜索与抓取,按请求次数计费,单价为每1000次成功请求5元;在DeepSeek Harness、Claude Code、Codex中通过服务端工具调用访问Search与Fetch接口目前不计费,将于北京时间2026年11月1日00:00起按次收费。公告还说明,Search接口按query返回结构化结果,Fetch接口抓取单个网页并以Markdown返回标题与正文,两者均为原始JSON API,Base URL为api.deepseek.com。目前两个接口已上线,收费尚未开始。
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2026年10月17日,DeepSeek发布DeepSeek-V4.1-Flash-1017,官方称其基准表现更强、任务完成更快、输出更短,在性能与成本上实现帕累托改进,已在官网、App和API上线;同日该模型在OpenRouter上线。官方还宣布Search与Fetch API向所有人开放,每个端点每1000次调用收费0.75美元,通过DeepSeek Harness、Claude Code和Codex中的服务端工具发起的调用暂时免费,计费自2026年10月31日16:00 UTC开始。10月17日,Thomas Wolf评论称DeepSeek将此次称为“minor update”,但Terminal-Bench 4.0从31.2升至42.3。10月19日,Arena宣布该模型以1670分成为Code Arena: WebDev排名最高的开源模型。10月20日,OpenCode将其在Go和Free中更新至1017版本;Unsloth发布可在本地运行的GGUF,1-bit量化版保留约88.2%准确率、体积从508GB降至250GB;Arena又宣布其登顶Agent Arena开源模型榜
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2024年8月2日,DeepSeek为API上线磁盘上下文缓存功能(Context Caching on Disk),将预期会被复用的内容缓存在分布式磁盘阵列上,检测到重复输入时直接读取缓存而不再重新计算。据DeepSeek API更新日志,缓存命中部分按每百万token $0.014计费,API成本最高降低90%,官方称历史数据显示用户平均节省超过50%。该服务对所有用户自动开启,无需改动代码或接口;但只有从第0个token起前缀完全相同的请求才会命中,缓存以64 token为存储单位,小于64 token的内容不会被缓存。目前尚无后续发展事实。
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2024年7月25日,DeepSeek对其API进行升级,为deepseek-chat和deepseek-coder两个模型新增多项功能。据DeepSeek API更新日志,此次更新包括JSON Output、Function Calling、Chat Prefix Completion(Beta)和8K max_tokens(Beta),并在/completions接口新增FIM Completion(Beta)。其中JSON Output与Function Calling均兼容OpenAI API,Function Calling单次最多支持128个函数并支持并行调用。Beta功能需将base_url设为https://api.deepseek.com/beta,max_tokens默认4096、开启Beta后最高可设8192。目前该更新为最新状态,尚无进一步有证据的发展。
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2026年10月2日,DeepSeekHarness发布桌面版,安装包覆盖macOS与Windows,Linux用户可通过npm上的@deepseek-ai/dsh包获取。后续报道称,该桌面应用随v0.2预览版一同提供,macOS版本面向Apple silicon,Windows版本为64位,可从deepseek.com/harness下载或运行npx @deepseek-ai/dsh web,DeepSeek提示后续会有破坏兼容性的改动。同一报道还称,v0.2预置办公与开发常用工具,新增插件管理页、文件与diff预览侧边栏、文档处理以及可定时执行提示词的Automation Task,桌面版内置dsh命令,无需单独安装Node.js或pnpm。
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DeepSeek 上线 API磁盘上下文缓存功能
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DeepSeek 升级 API，新增JSON输出、函数调用、前缀续写、8K输出及FIM补全
English translation is being prepared.
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10月3日,DeepSeek 智能体框架 DeepSeek Harness 发布新版本,强化插件化和跨平台能力,并加入实验性 Claude Code Mods 兼容层,使部分 Claude Code 扩展功能理论上可经适配后在其框架内运行。负责人崔添翼4日回应称,该兼容层主要用于验证 Claude Code Mods 的扩展能力是否大致是 DSH“一切皆插件”架构能力的子集,目前尚无法让所有 Mods 无缝运行。据澎湃新闻报道,DeepSeek Harness 团队组建于今年3月,其 v0.1 开发者预览版于8月13日以 MIT 协议开源,发布后不到24小时在 GitHub 获得超过7万颗星。目前暂无该版本后续发展的进一步事实证据。
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2026年10月3日,DeepSeek 智能体框架 DeepSeek Harness 发布新版本,强化插件化和跨平台能力,并加入实验性 Claude Code Mods 兼容层,使 Anthropic 旗下 Claude Code 的部分扩展功能理论上可经适配后在 DSH 中运行。据科学网报道,负责人崔添翼于4日回应称,该兼容层主要目的是验证 Claude Code Mods 向插件作者提供的扩展能力是否大致是 DSH 一切皆插件架构能力的子集,目前还无法让所有 Mods 无缝运行。他同时表示,DeepSeek Harness 组的目标是从 Harness 角度推进 AGI,希望做出让世界上的 AI 巨头也会认可和跟进的创新。目前该版本已发布,兼容层仍处于实验阶段。
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DeepSeek 发布 DeepSeek Harness新版本
English translation is being prepared.
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DeepSeek 发布 DeepSeek Harness新版本
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