Kimi认错，杨植麟学梁文锋
K3.1 Pro发布后，月之暗面承认额度问题并改进，但用户反馈额度消耗大，性能虽高但性价比低。DeepSeek V4.1 Flash-1017优化性能、速度、输出长度，价格不变。K3.1 Pro因训练过程严谨导致额度消耗大
AI 评分72
AI 评分 72 / 100
DeepSeek
DeepSeek（深度求索）的模型发布、开源权重与技术报告——开源大模型价格与性能双卷的风向标。
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钛媒体精选 虎嗅精选 AI开源与闭源之争影响资本流向
全球AI产业正经历从闭源模型主导到开源模型快速追赶的转变，资本流向和利润分配格局随之改变。随着月之暗面等公司发布高性能开源模型，如Kimi K3拥有2.8万亿参数，技术差距缩小，获取智能成本下降，模型稀缺性减弱。
AI 评分63
AI 评分 63 / 100
北京智源研究院精选推荐 DeepSeek开源推理框架DeepInfer
DeepSeek宣布开源其内部推理框架DeepInfer和Token编解码组件deepseek-recipe，DeepInfer已在DeepSeek V4.1 Flash大规模推理服务中投入使用，主打高吞吐、低延迟
AI 评分85
AI 评分 85 / 100
北京智源研究院精选推荐 MemT 1.0从模型层补上记忆
MemT 1.0通过将经验编码为内部动态状态，并让模型学习如何写入、更新和读取这些状态，实现了记忆原生模型，首次在近300B参数规模上验证。实验表明，MemT 1.0在代码修复和信息更新等任务中表现优异，平均成功率显著提高
AI 评分80
AI 评分 80 / 100
Readhub 日报精选推荐 DeepSeek全面开源推理框架DeepInfer
DeepSeek开源核心推理框架DeepInfer，实现V4.1 Flash高吞吐服务，开发者可直接复用优化代码降低大模型服务成本。
AI 评分85
AI 评分 85 / 100
虎嗅精选 政策与竞争双重夹击下，DeepSeek 与国产大模型的下一步要看昇腾
海豚研究认为，DeepSeek V4.1-Flash-1017 是一次成本领先与编程 Agent 专精的强化，而非“国产超越 Opus”。
AI 评分62
AI 评分 62 / 100
AIbase精选 DeepSeek 开源推理框架 DeepInfer
DeepSeek 官宣开源内部推理框架 DeepInfer，旨在通过优化大规模推理的吞吐量与延迟，帮助开发者与企业组织更高效搭建私有化或公有云部署，压低算力成本，实现大模型普惠
AI 评分74
AI 评分 74 / 100
钛媒体精选 DeepSeek新模型升级
DeepSeek发布DeepSeek-V4.1-Flash-1017版本，通过“基于自反馈的强化学习”训练，模型能写完代码自己运行、检查、修改，实现“许愿式编程”，在工程能力上提升明显，但纯知识广度有所取舍。
AI 评分62
AI 评分 62 / 100
极客公园精选 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 登顶 Code Arena WebDev 开源模型榜首
Arena 10 月 19 日宣布，DeepSeek-V4.1-Flash-1017（Max）以 1670 分超过 Kimi K3（Max）等开源模型，成为 Code Arena: WebDev 榜单排名最高的开源模型，仅落后 GPT-6 Sol（Max）12 分。
AI 评分62
AI 评分 62 / 100
The Decoder精选 MiniMax M3.1 Flash彰显中国AI价格战无止境
MiniMax发布的M3.1 Flash推理模型在人工智能分析指数上得分42分，比前代M3高出13分，每项任务成本降至约0.22美元，复杂推理和事实准确性表现优异，但幻觉率达93%
AI 评分68
AI 评分 68 / 100
AIbase精选 DeepSeek-V4.1-Flash 成 WebDev
DeepSeek-V4.1-Flash-1017 模型在 WebDev 基准评测中超越 Kimi K3（Max），以1670分位列总榜第12名，领先 Claude Opus5（High）并接近 GPT-6Sol (Max)
AI 评分71
AI 评分 71 / 100
cnBeta精选 DeepSeek V4.1 Flash 成本低至 1 美元 13 亿 Token
DeepSeek 发布 V4.1 Flash-1017，在 SemiAnalysis AgentX 基准测试中，基于 GB300 NVL72 与 Dynamo vLLM 平台跑出 1 美元 1.3B Token 的算力端 TCO，P90 交互速度超过 100 tok/s/user。
AI 评分68
AI 评分 68 / 100
华尔街见闻精选 DeepSeek 更新 V4.1-Flash-1017 模型，并开放自研搜索 API 千次调用 5 元
DeepSeek 将 DeepSeekV4.1 Flash 更新至 V4.1-Flash-1017，网页端、APP 与 API 同步切换，并开放自研搜索 API 的 Search 与 Fetch 接口，均为 5 元/千次。
AI 评分73
AI 评分 73 / 100
Readhub 日报精选 DeepSeek V4.1 Flash-1017 发布：性能提升、耗时缩短并开源权重
DeepSeek 将 V4.1 Flash 更新至 V4.1-Flash-1017，网页端、APP 与 API 已同步切换，API 调用方式与价格不变，仍用 deepseek-flash 访问最新模型。官方称此次在基准测试中能力较上一版 V4.1 Flash 明显提升，同时任务运行时间与输出长度缩短，单次调用综合成本下降，并开源权重。媒体报道还提到同期开放自研搜索 API，千次调用 5 元。
AI 评分70
AI 评分 70 / 100
界面新闻精选 DeepSeek V4.1 Flash 更新至 V4.1-Flash-1017 版本
DeepSeek V4.1 Flash 更新至 V4.1-Flash-1017，官方网页端、APP 与 API 模型已同步切换为新版本。该版本通过基于自反馈的强化学习（RL）训练，提升了从零构建完整项目的能力，覆盖游戏开发、3D 建模等场景，可支持更多“许愿式”编程任务与项目开发请求。
AI 评分62
AI 评分 62 / 100
Hacker News精选 DeepSeek 在 OpenRouter 上线 DeepSeek v4.1 Flash 1017
DeepSeek 在 OpenRouter 上线了 DeepSeek v4.1 Flash 1017 模型。该条目在 Hacker News 获得 442 分、223 条评论，但材料仅提供 OpenRouter 模型页链接，未给出参数、上下文窗口、定价或基准测试等具体信息。
AI 评分62
AI 评分 62 / 100
Hacker News精选 DeepSeek 发布 V4.1-Flash-1017 小版本更新，推理、编码与 Agent 任务全面提升
DeepSeek-AI 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，作为 V4.1-Flash 的小版本更新，在推理、编码、Agent 任务和视觉基准上均有提升，同时缩短任务执行时间与输出长度以降低成本。
AI 评分65
AI 评分 65 / 100
AIbase精选 微软完成 MAI-Base-2 预训练：2.8T 总参数、80B 活跃参数，算力效率称达 DeepSeek-V4-Pro-Base 的 4 至 12 倍
微软宣布新一代基础模型 MAI-Base-2 已完成预训练，官方称其性能强于所有参测的开源权重模型。该模型总参数 2.8T、活跃参数 80B，在 6000 块英伟达 GB200 GPU 上训练 38 天，平均浮点算力利用率 21%、有效吞吐量 89%。
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AI 评分 62 / 100
金十数据精选 微软完成2.8万亿参数大模型预训练，称算力效率较DeepSeek提升4至12倍
微软宣布完成2.8万亿参数大模型的预训练，并称其算力效率较DeepSeek提升4至12倍。该消息由金十数据转述，除参数量与效率倍数外未披露模型名称、技术路线、训练条件或评测数据。
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极客公园精选 谷歌 Gemini 4 Argon 上线，苹果推 299 美元 HomeView 智能家居屏，DeepSeek 传完成千亿融资
谷歌 Gemini 4 Argon 面向全球开发者和企业开放，可通过 AI Studio 和 Gemini 平台 API 使用，输出上限 100 万 tokens，入门定价输入每百万 tokens 2 美元、输出 10 美元、缓存输入 0.1 美元，2026 年 11 月 30 日促销结束后价格翻倍。
AI 评分62
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