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DeepSeek 发布实验模型 V3.2-Exp

DeepSeek 发布 实验模型 DeepSeek-V3.2-Exp

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DeepSeek 发布并开源 DeepSeek-R1 模型

2025年1月20日,DeepSeek 发布并开源 DeepSeek-R1 模型。据 DeepSeek API 更新日志,官方称该模型性能与 OpenAI-o1 相当,模型与技术报告完全开源,代码和模型采用 MIT 许可,可自由蒸馏和商用,网站与 API 已上线。同时开源 6 个从 DeepSeek-R1 蒸馏的小模型,其中 32B 和 70B 版本性能与 OpenAI-o1-mini 相当。API 通过 model=deepseek-reasoner 调用,定价为每百万输入 token 0.14 美元(缓存命中)、0.55 美元(缓存未命中),每百万输出 token 2.19 美元。目前尚无后续有证据的发展。

研究发现DeepSeek长上下文相位敏感

Seed团队 报告 DeepSeek V4及V4.1-Flash压缩KV缓存中的检索相位敏感现象

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DeepSeek Harness发布新版本,加入实验性Claude Code Mods兼容层

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。

DeepSeek 发布并开源 DeepSeek-R1

DeepSeek 发布并开源 DeepSeek-R1 模型

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DeepSeek发布DeepSeek-V3开源模型及论文

2024年12月26日,DeepSeek发布DeepSeek-V3开源模型及论文。据DeepSeek API更新日志,该模型采用671B MoE参数、37B激活参数,基于14.8T高质量token训练,生成速度60 tokens/秒,比V2快3倍,API保持兼容并开源模型与论文。API定价在2月8日前与V2相同,此后调整。官方表示后续将支持多模态等功能。目前尚无进一步有证据的发展。

DeepSeek API上线磁盘上下文缓存

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。

DeepSeek API升级:新增JSON输出、函数调用与FIM补全

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。

Seed团队报告DeepSeek长上下文检索相位敏感

2026年10月9日,Seed团队报告DeepSeek V4及V4.1-Flash在压缩KV缓存中的检索存在相位敏感现象。据X.PIN当日13时49分报道,该团队预印本称同一信息在压缩KV-cache块中的位置不同,检索难度也不同,长上下文检索准确率在不同位置间最多相差40个百分点,作者指出平均基准分数可能掩盖这些反复出现的薄弱点,且该发现针对检索而非所有已报告的模型异常。据量子位当日15时11分报道,DeepSeek-V4系列在长上下文检索中会随信息位置出现周期性波动,同一信息换位置后准确率最高相差40.2个百分点,研究把原因指向其采用的分块KV Cache压缩,并将这种现象命名为相位敏感性,波动周期与压缩步长一致;团队还以Qwen3-0.6B架构从头训练多种压缩方案验证,建议评测此类模型时按不同压缩相位分别测试。目前尚无后续发展。

Jev Router延迟高于DeepSeek

2026年10月8日,Arena发布评测,比较typesafeai的Jev Router与DeepSeek V4.1 Flash (Max)的端到端请求延迟。结果显示Jev Router中位延迟更高,耗时6.18秒,而DeepSeek V4.1 Flash (Max)为3.64秒;在P90处差距进一步扩大,Jev Router耗时30.59秒,DeepSeek为14.26秒。同一评测还显示,Jev Router与DeepSeek V4.1 Flash (Max)性能相近时成本高38%,中位模型请求延迟高1.7倍,未能推进当前帕累托前沿。同日另一项证据显示,Jev优先考虑效率,将大部分调用路由至DeepSeek V4.1 Flash,占全部模型调用的28.1%,GPT-6 Astra占23.5%,Sol占22.8%,Luna占11.1%。

ARC Prize公布DeepSeek V4.1 Flash

2026年10月6日,ARC Prize发布了DeepSeek V4.1 Flash在ARC-AGI-1和ARC-AGI-2基准上的评测结果。在ARC-AGI-1上,高推理设置得分为88.5%,低推理设置得分为90.5%,两者在8个任务上表现不同。在ARC-AGI-2上,max reasoning的每任务成本略低于high reasoning,但排除未完成任务后,max reasoning实际每任务成本高出4.5%。

ARC Prize宣布将公布DeepSeek ARC-AGI-3评测结果

ARC Prize于2026年10月6日宣布,将在测试完成后公布DeepSeek的ARC-AGI-3评测结果。该机构表示,ARC-AGI-3评测在操作上更密集,测试完成后将在未来几周内分享结果,其中包括使用新的DeepSeek provider adapter harness得到的分数。目前尚无后续发展事实,评测结果仍待公布。

DeepSeek发布DeepSeek-V3

DeepSeek 发布 DeepSeek-V3开源模型及论文

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DeepSeek API上线磁盘上下文缓存

DeepSeek 上线 API磁盘上下文缓存功能

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DeepSeek API新增多项功能

DeepSeek 升级 API，新增JSON输出、函数调用、前缀续写、8K输出及FIM补全

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Jev Router延迟高于DeepSeek

Arena 比较端到端请求延迟 Jev Router与DeepSeek V4.1 Flash (Max)

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Jev将多数模型调用路由至DeepSeek V4.1 Flash

Jev 路由 多数模型调用至DeepSeek V4.1 Flash

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ARC Prize公布DeepSeek V4.1 Flash评测结果

ARC Prize 公布 DeepSeek V4.1 Flash评测结果

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ARC Prize宣布将公布DeepSeek ARC-AGI-3评测结果

ARC Prize 宣布 将在测试完成后公布DeepSeek ARC-AGI-3评测结果

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DeepSeek Harness发布新版本

DeepSeek 发布 DeepSeek Harness新版本

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