DeepSeek Search 在 Artificial Analysis 搜索指数上得分 69，在 27 个搜索产品中排第 17，是榜单上价格最低的付费搜索 API。其每 1k 次搜索收费 $0.75，单任务成本约 $0.032，在 27 个产品中排第 5 便宜。AA-Omniscience 上准确率 70% 排第 10，但需要多跳推理的 BrowseComp 仅 63%，排第 25；每次搜索返回约 7k token，使模型成本升至榜单第 2 高。
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彭博社报道 DeepSeek 完成约 150 亿美元融资，是中国规模最大的私募融资之一。谈判期间其融资目标至少两次上调，从约 75 亿美元升至 120 亿美元；宁德时代和腾讯是最大投资方，宁德时代据报出资约 15 亿美元，为首轮的两倍。中国媒体给出的投前估值约 748 亿美元，在融资规模翻倍的情况下保持不变，意味着新资金以相同价格获得更大股份。加上 6 月完成的超 75 亿美元首轮融资，DeepSeek 在约 6 个月内共募资约 225 亿美元。
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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。Guillermo Rauch 称该模型速度快、价格极低并提供零数据保留（ZDR），适合运行由更大更贵模型规划任务的子智能体。
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DeepSeek 在 GitHub 开源内部推理框架 Deepinfer，目标是降低自行部署模型时的算力与能耗成本。该框架在推理阶段把负载更均匀地分配到可用处理器核心，用投机解码加快响应，并在输出前改善结果结构；目前仅支持 DeepSeek-V4.1-Flash，后续将开放更多自家模型。硬件上需要 SM100 架构的 Nvidia GPU 或华为 Ascend 950 NPU，因此并非面向个人用户。
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美国国土安全部（DHS）下令联邦民事机构立即停止采购 DeepSeek 产品与服务，并将其从政府信息技术系统中移除；该命令适用于民事行政部门机构，国家安全系统除外，且不限制公众使用 DeepSeek。DHS 称 DeepSeek 模型存在多重威胁向量，理由包括服务器位于中国、账号注册收集个人身份信息、iOS 应用被发现多个严重漏洞，以及提示词交互可能使敏感数据外流。中国商务部回应称一贯反对过度扩大国家安全概念、将科技和贸易问题政治化，并表示将采取一切必要措施维护中国企业的合法权益。
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DeepSeek 开源了内部推理框架 DeepInfer，称其支撑 DeepSeek-V4.1-Flash 的高吞吐、低延迟推理。该框架同时支持 Nvidia 和华为昇腾硬件，具备分布式推理、投机解码、SWA Bounded Replay 和结构化输出等能力。DeepSeek 还一并发布了 deepseek-recipe，一个与官方 API 完全对齐的生产级 tokenization 组件。
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DeepSeek 在一周内接连推出自研搜索 Search 与 Fetch、推理框架 DeepInfer 和编解码组件 deepseek-recipe，除搜索服务将于 11 月 1 日开始收费外，其余均免费开源。Search 与 Fetch 是面向模型的 JSON 接口，每 1000 次成功请求 5 元，可在 DeepSeek Harness、Claude Code、Codex 中通过服务端工具调用，且不绑定 DeepSeek 模型；DeepInfer 以 Apache 2.0 开源离线推理版本，兼容英伟达和国产算力平台。官方部署实践还披露单一集群每天 155 万亿 Tokens 吞吐、平均每卡每小时 38 美元收入，按此计算单卡月收入约 2.7 万美元。
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swyx 引用 Latent.Space 披露的 DeepSeek 生产数据，称单个集群每天处理 155T tokens、输入缓存命中率 96%，按非高峰价格计算每 GPU 小时收入 38 美元。他认为每块已售 GPU 的生命周期价值因此上涨约 30%，对应约 6000 亿美元的市值空间，并调侃买得越多赚得越多。
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DeepSeek 发布技术博客《DeepSeek V4.1 Flash 大规模推理部署实践》，并以 Apache 2.0 协议开源支撑其线上百亿级调用的云服务推理框架 DeepInfer 和生产级分词组件 deepseek-recipe。博客称基于该框架单一集群服务吞吐已达每天 155 万亿 Tokens，未来新模型的推理代码和性能优化也会持续放进 DeepInfer。文中还提到用 8 卡机器做 Prefill、64 到 128 卡超节点做 Decode，以及用 3FS 分布式存储保留 KVCache、SWA Bounded Replay 只重算最后 128 个 token 等优化。
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DeepSeek 开源了支撑 DeepSeek-V4.1-Flash 的自研推理框架 DeepInfer，并公布单集群每天处理 155 万亿 token、96% 输入缓存命中、首 token 延迟 400ms、生成速度 230 tokens/s 的生产数据。该框架基于 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。DeepSeek 同时说明 KV cache 管理和负载均衡等组件尚未完全开源，vLLM 团队则称在 GB200 匹配配置下解码吞吐与 DeepInfer 公布结果相差 6% 以内。
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DeepSeek 开源了支撑 V4.1 Flash 的生产推理框架 DeepInfer，并公布单集群日处理 155 万亿 token、输入缓存命中率 96%、首 token 平均 400ms、生成 230 tokens/s 等生产数据。该框架基于 vLLM 定制并采用 Apache 2.0 许可，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。DeepSeek 称 KV 缓存管理和负载均衡等组件因与内部基础设施耦合尚未完全开源，vLLM 团队则报告在 GB200 匹配配置下解码吞吐与 DeepInfer 公布结果相差 6% 以内。
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美国国土安全部（DHS）宣布措施，要求民用联邦机构从政府 IT 系统中移除 DeepSeek 的模型和产品，以及集成了这些模型的第三方服务，并禁止机构采用基于 DeepSeek 产品开发的第三方服务，这实际上切断了政府机构通过 Microsoft、AWS 等平台访问 DeepSeek 的途径。DHS 给出的理由是敏感信息可能流向中国、模型可能被用于生成针对美国人的情报，以及模型本身可能含恶意代码或漏洞。报道同时提到，据 OpenRouter 流量分析，中国模型处理的 token 占比一度达到 58%，7 月第一周短暂升至 63%，而美国模型份额从一年前的 70% 降至 30% 区间。
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DeepSeek 开源推理框架 DeepInfer 对应的技术报告已在知乎发布，公开了 Prefill 与 Decode 的硬件选型、KVCache 目标等内部细节。报告还给出单一集群的实际数据：服务吞吐为 155 万亿 Tokens/天，整体收入为每卡每小时 38 美金（按谷价）。
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Yuchen Jin 引用 DeepSeek 披露的数据称，单个集群目前每天处理 155 万亿 token，每 GPU 小时产生 38 美元收入（非高峰定价）。他指出 DeepSeek 不仅开源了推理引擎，还公开了收入数字，但未说明所用 GPU 型号，DeepInfer 同时支持 NVIDIA Blackwell 和华为昇腾。按 B300 每 GPU 小时 7 美元的租用价估算，毛利率约为 82%。
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swyx 指出 DeepSeek 在知乎披露了更多细节：基于自研框架 DeepInfer 为 DeepSeek V4.1 Flash 搭建高吞吐低延迟大规模推理服务，单集群吞吐达 155 trillion tokens/day，按非高峰价格计算每卡每小时收入 38 美元。他按每 GPU 小时约 5-10 美元的成本估算，认为 DeepSeek 按其定价可做到约 80% 的服务毛利。他同时提到 DeepSeek 已开源 DeepInfer 推理框架。
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Arena 宣布 DeepSeek-V4.1-Flash-20261017 (Max) 进入 Arena，在 Agent Arena 和 Code Arena: WebDev 两个榜单中均位列开源模型第一。Arena 同时提到可在相关帖子中查看该模型生成的 3D 世界，以及更详细的排名信息。
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Interconnects 开源模型动态第25期梳理了近期开源模型与监管进展。中国商务部（MOFCOM）发布政策提案，拟要求前沿 AI 模型等技术的国际共享需事先获得政府批准，文中提到开源技术将走自动审批通道；美国国土安全部（DHS）则发布针对 DeepSeek 的指令，限制其作为供应商参与联邦民用采购。模型方面，DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017（552B-A16B，支持图像输入，MIT 许可），并公开了内部推理栈 DeepInfer；小米 MiMo-V2.6-Pro-RL、NVIDIA Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B-NVFP4、Reflection 的 Beam-1.0-501B-A23B 等也同期发布。
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DeepSeek 开源了内部大规模云服务推理框架 DeepInfer 和生产级 token 编解码组件 deepseek-recipe，前者支持分布式推理、推测解码、SWA Bounded Replay 和结构化输出，可在英伟达与华为昇腾平台运行。DeepSeek 称 DeepSeek V4.1 Flash 的高吞吐低延迟推理服务即基于该框架，单一集群服务吞吐为 155 万亿 Tokens/天，按谷价计算每卡每小时 38 美金。deepseek-recipe 的处理逻辑与 DeepSeek 官方 API 完整对齐，团队同时说明 KVCache 管理与负载均衡组件因与内部基础设施耦合较深，相关代码尚未完整开源。
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美国国土安全部（DHS）禁止所有民事联邦机构使用 DeepSeek 的任何产品，已部署的实现必须从 IT 系统中移除。该禁令还涵盖使用 DeepSeek 实现开发的第三方产品和服务，例外需申请；报道指出，禁令未明确“使用 DeepSeek 开发”的界定范围，而 OpenRouter、Vercel AI Gateway 等自动路由服务可能在未限制供应商时无意调用 DeepSeek 模型。DHS 给出的理由是敏感数据可能被传至中国，以及模型可能含恶意软件或安全漏洞。
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DeepSeek 开源了用于生产环境服务其模型的自研推理框架 DeepInfer，采用 Apache 2.0 许可，可让开发者在自有基础设施上运行 DeepSeek-V4.1-Flash，并计划支持后续模型。该框架包含 FlashMLA、DeepGEMM、DeepEP 等优化计算内核与通信库，支持投机解码、异步调度和结构化输出，同时开源了处理请求与响应转换的 deepseek-recipe 库（提供 Rust 和 Python 版本）。硬件方面首日支持 Nvidia SM100（Blackwell）架构和华为昇腾 950 NPU 系列，Hopper 等旧架构未列入；批量不变推理与确定性采样仅在 Nvidia 硬件上可用，公开性能数据也基于 Nvidia GPU。当前版本支持离线推理，但缺少 KV cache 管理、跨机推理阶段分离和副本负载均衡等完整生产服务组件。
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