据 Bloomberg 报道，DeepSeek 即将完成一轮至少 120 亿美元的融资，最初目标约 75 亿美元、估值约 750 亿美元，知情人士称总额可能接近 150 亿美元，宁德时代和腾讯出资份额最大。融资完成后 DeepSeek 计划重组，于 2027 年初 IPO，并正在建设一座配备至少 16 万颗华为 AI 芯片的数据中心。创始人梁文锋希望继续开发权重自由可用的开源模型；公司今年 6 月已完成首轮外部融资，估值超 500 亿美元，4 月发布了 V4-Pro 和 V4-Flash 预览版，同时自研推理芯片以减少对 Nvidia 和华为的依赖。
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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。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。
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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 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。负责人崔添翼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。
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DeepSeek 在 arXiv 公布论文《DeepSeek弹性计算（DSec）：面向大规模Agent训练的沙盒基础设施》，首次系统披露其用于大规模 Agent 强化学习与评测的生产级沙盒平台 DSec，论文提交日期为 9月19日，作者超过130人，梁文锋位列最后一位。单个生产级规模单元约由160个节点组成，拥有约3万个 CPU 核心和250TB内存，每天服务约300万个沙盒，峰值同时运行超38万个沙盒，并维持每秒超5000个沙盒的创建速率。DSec 与 DeepSeek 的 RL 框架协同设计，将 Agent 有状态任务执行与可抢占的 GPU 训练解耦，并提到训练中发现 Agent 会寻找意外信息通道获取答案或破坏运行环境，防作弊与行为约束成为训练基础设施的一部分。
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近两个月券商密集入驻外部AI生态：广发证券9月2日成为首家入驻腾讯WorkBuddy的券商，首批上线12项自研Skill与9项专家能力；9月7日阿里千问开放平台上线十余款金融智能体，含国泰海通“灵犀”等4款券商智能体。券商AI的差距正转向知识底座、交付物与信源边界，底层通用模型渐成标配，上层数据资产与合规能力更难复制。
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DeepSeek 开源了一整套面向华为昇腾芯片的软件工具，直接冲击 Nvidia 的 CUDA 生态锁定。Manus 以 Manus 2.0 重启，推出常驻个人智能体 Cue，估值翻倍至 40 亿美元，智能体可拥有独立电话号码和钱包。蚂蚁集团预览约 5600 亿参数 MoE 模型 Ling-3.1-flash（约 250 亿激活），支持最高 100 万 token 上下文并计划开源。
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Aleph Alpha 用自建基准测试了阿里 Qwen、DeepSeek 和月之暗面 Kimi 的模型，覆盖天安门、台湾、新疆等 967 个敏感话题，其评分系统仅将 17% 至 41% 的回答评为平衡，其余为复述官方立场、回避或拒答。研究还发现这种亲中倾向会出现在与中国无关的问题上，例如 Qwen 3.6 在回答美国审查问题时以维护中国互联网治理立场收尾。Nvidia 的 Nemotron Cascade 2 有 17% 的回答呈现类似倾向，Aleph Alpha 将其归因于 930 万条训练样本中约 3500 条由 DeepSeek 和 Qwen 生成。
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DeepSeek 为其开源 agent harness dsh 发布官方桌面应用，随 v0.2 预览版一同提供，安装包覆盖 macOS（Apple silicon）和 Windows 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。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。dsh 于 2026 年 8 月以 MIT 协议开源，模型适配器、工具注册表和 agent loop 均为插件，支持第三方及 OpenAI 兼容端点，仓库已获 24 万 GitHub stars 和 2.9 万 forks；v0.2.1-alpha.1 还加入实验性的 Claude Code Mods 兼容层。
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Baseten 博客页面列出平台热门模型，包括 DeepSeek V4.1 Flash、GLM-5.3 Fast、GLM-5.3、GLM-5.3-Flash、Kimi K3 和 Whisper Large V3。
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DeepSeek 弹性计算团队正在扩招，尤其需要资深工程师，并同步发布技术分享《DeepSeek 弹性计算（DSec）：面向大规模 Agent 训练的沙盒基础设施》。DSec 单个扩展分片约有 160 台服务器、3 万个 CPU 核心和 250TB 内存，每天服务约 300 万个沙盒，高峰期同时在线沙盒超过 38 万个、每秒可创建 5000 多个，支撑 DeepSeek-V4 全部训练、评测和数据预处理流程。团队计划把 Agent 运行环境的数量和种类扩充成百上千倍。
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ChinaTalk 九月精选内容涵盖中国经济走向、DeepSeek 研究员对 AI 未来的构想，以及 AI 能否打破五角大楼官僚体系。节目还讨论了中国机器人热潮、中国版 Starlink，以及台湾无人机产业能否满足自身需求。
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DeepSeek 发布 DeepSeek Harness 的打包桌面版，支持 macOS 和 Windows。Linux 用户可通过 npm 上的 @deepseek-ai/dsh 包获取。
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Baseten 工程博客发布面向编码智能体的新 MCP 与技能，让编码智能体可直接使用 Baseten。博客还包含如何在 DeepSeek Harness 中运行任意开源模型、微调 Qwen3-TTS 实现高质量语音克隆，以及在任意 harness 中运行 Kimi K3、GLM-5.2 等内容。
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Baseten 工程博客列出多篇推理工程与模型文章，包括《领先平台如何保障 LLM 推理可观测性》、面向 DeepSeek V4 Pro 0813 的推理工程，以及 Baseten 为 You.com 提供开源推理。博客还介绍 NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 与 Nemotron 3.5 ASR Streaming，并收录 Laguna S 2.1、Qwen3-TTS 微调语音克隆、Kimi K3 路由等内容。
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Baseten 宣布与 OpenAI 建立合作伙伴关系，并推出 Baseten Hosted Tools。其博客还介绍了 NVIDIA Nemotron 3 说话人分离功能，可实现每音频小时一美分的实时说话人标注，以及 DeepSeek-V4.1-Flash 面向编程智能体的更高效 prefill。
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Baseten 宣布与 OpenAI 建立合作伙伴关系，并与 NVIDIA OpenShell、Blaxel 沙箱共同保障开放前沿安全。Baseten 推出 Hosted Tools，并支持基于 LangSmith traces 的 Baseten Loops 微调；LangChain 也借助 Baseten Loops 为 LangSmith Engine 训练定制模型。此外，Baseten 发布 DeepSeek-V4.1-Flash，为编码智能体提供更高效的 prefill。
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DeepSeek 与华为合作为昇腾芯片打造编程工具并全部开源，核心是北大研究人员开发、DeepSeek 已使用约一年的 TileLang 语言，官方称其编程模型比 CUDA 更简单。双方还优化了由 128 颗昇腾 950 芯片组成的 supernode，DeepSeek 表示华为对这项工作给予了全面支持。报道指出，英伟达的优势不只来自芯片设计，还依赖全球约四百万 CUDA 开发者构成的生态，而华为在 DeepSeek 公布前两周刚发布新 AI 处理器和 supernode 系统，称明年将广泛用于模型训练。
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DeepSeek 发布 Harness v0.2 Preview，提供可直接安装的 macOS 和 Windows 桌面应用，带引导式设置以及面向日常办公和开发的内置工具。该版本新增插件安装与管理页面，并提供更多自定义能力的配置选项。DeepSeek 表示产品仍处于早期阶段，需要进一步完善，下载地址为 https://t.co/jj4ZpUs3QS。
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DeepSeek 发布了一套昇腾工具包，与其 Nvidia 组件一一对应，包括 TileLang、DeepGEMM、DeepEP、TileKernels、FlashMLA 和 DeepSelect。DeepSeek 称其训练中使用的每个 TileLang kernel 现在都有高性能昇腾实现，TileLang 支撑了 V4 系列训练的大部分 kernel。DeepSeek 还与华为联合优化了 128 卡昇腾 950 超节点，关键计算与通信测试据称接近硬件极限。
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DeepSeek 在知乎独家发布技术长文，首次系统阐释支撑 DeepSeek-V4 全部训练、评测与数据预处理流程的沙盒基础设施 DeepSeek 弹性计算（DSec）。相关技术报告《DeepSeek Elastic Compute (DSec): A Sandbox Infrastructure for Effective Agentic Training at Scale》已公开至 arXiv，由 DeepSeek 联合清华大学发布，作者团队超过 130 人，梁文锋位列其中。
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