The Information 报道称 DeepSeek 与月之暗面在训练最新模型时大量依赖 OpenAI GPT-6 Astra 的输出进行蒸馏，引发业界对模型蒸馏边界的关注。

DeepSeek 宣布全面开源支撑 V4.1 Flash 线上服务的内部推理框架 DeepInfer，支持推测解码、分布式推理等能力，兼容英伟达 GPU 与华为昇腾。

美国国土安全部以供应链风险为由下令联邦民事机构从 IT 系统中移除 DeepSeek 相关产品，北京指责这是以国家安全为借口的歧视性打压。

DeepSeek 将 V4.1 Flash 更新至 1017 版，同步向公众开放 Search 与 Fetch 两个接口，定价均为 5 元/千次，按成功调用计费。

10 月 17 日，DeepSeek 将 V4.1 Flash 静默升级至 V4.1-Flash-1017：11 项基准全部提升、输出更短更快、价格不变，主打「许愿式编程」，并同步敲定 Search/Fetch API 计价。本文基于官方模型卡、定价页与中外多方评测，拆解这次更新的真实成色、架构底座与争议点。

鱼羊* 2026-10-11 11:27:08 来源：量子位 Grok Bot我养不起，ds bot不得高低尝尝咸淡？ 鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号QbitAI DeepSeek官方Muse还没来，民间高手们已经迫不及待了。 刚…

闻乐* 2026-10-09 15:11:55 来源：量子位 答不答得对，得看Token站位 闻乐 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI DeepSeek的神鬼二象性被字节Seed团队逮到了。 同一道题，什么都没改，只在前面多塞…

多头潜在注意力（MLA）是 DeepSeek-V2/V3 与 Kimi K2 的注意力底座：把 K/V 低秩压缩进一个 512 维潜在向量，推理时缓存量只有完整 MHA 的约 1.8%，官方口径质量反而强于 MHA。本文拆解它的低秩压缩、矩阵吸收与解耦 RoPE 三个核心设计，以及专用 Kernel、前缀缓存兼容等真实工程代价。

精读 DeepSeek-R1 论文（arXiv 2501.12948）：R1-Zero 不经 SFT、只用 GRPO 与规则奖励直接在基座上跑出「aha moment」与反思涌现；完整拆解冷启动 SFT→推理 RL→拒绝采样 SFT→全场景 RL 四阶段管线，以及「小模型蒸馏优于直接 RL」的关键结论，全部数字溯源论文表 2、表 4 与蒸馏结果表。

IT之家 10 月 4 日消息，DeepSeek Harness 组成员崔添翼今日回应了“如何看待 DeepSeek Harness 在新版本中加入 Claude Code Mods 兼容？”，他本人是这次 v0.2.1-alpha.1 版…

DeepSeek弹性计算团队以一篇技术分享代替岗位JD开启新一轮招聘，其DSec沙盒基础设施每天服务约300万个沙盒，支撑从V3.2到V4的Agent训练、评测与数据预处理，计划将Agent运行环境数量和种类扩充成百上千倍。

DeepSeek 与华为发布开源昇腾 AI 编程工具（含计算/通信库及 TileLang 昇腾支持），挑战 Nvidia CUDA 生态。

本以为 DeepSeek Harness 的桌面端会像 ChatGPT 一样直接叫 DeepSeek，没想到还是这个长长的名字。 这一次又是赶在放假之前的发布，DeepSeek 正式推出了 DeepSeek Harness 桌面端。不同于之…

IT之家 9 月 26 日消息，OpenCode 昨日宣布启动“Operation Cheepseek”第二阶段，DeepSeek V4.1 Flash 在 OpenCode Go 中原本限时提供的 60 美元（IT之家注：现汇率约合 40…

克雷西* 2026-09-23 15:29:50 来源：量子位 每秒能产生5000+个沙盒 克雷西 发自 凹非寺 量子位 | 公众号QbitAI 大模型训练拼的是算力，Agent训练拼的是环境。 环境怎么造？梁文锋署名的DeepSeek最…

DeepSeek 快醒醒，ChatGPT 要打到家门口了。 就在刚刚，OpenAI 正式发布 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna，API 价格降至上一代的一半左右。其中，Luna 每百万 Token 输入 0.1 美元、输出 0.…

IT之家 9 月 22 日消息，据路透社今日援引知情人士消息，中国人工智能初创公司 DeepSeek（深度求索）将在本周参加联合国安理会，**讲解 AI 安全风险**。与此同时，世界各国领导人将齐聚纽约，参加一年一度的联合国大会。 IT之家…

IT之家 9 月 19 日消息，DeepSeek 今日发布 API 峰谷时间说明：调休上班的周末、中国法定节假日全天均按空闲时段计费。 IT之家查询获悉，根据此前发布的《国务院办公厅关于 2026 年部分节假日安排的通知》，2026 年 中…

IT之家 9 月 11 日消息，DeepSeek 宣布，为响应广大用户的需求， 决定在 2026 年 9 月 14 日之后继续提供 DeepSeek V4 Pro 的 API 调用服务 ，计费方式保持不变。 据IT之家此前报道，9 月 9 …

IT之家 9 月 9 日消息，路透社今日报道称，深度求索 DeepSeek 已聘请中信证券筹备科创板上市事宜，计划于年内启动 IPO 进程。目前具体募资规模与目标估值尚未确定。 深度求索希望通过 IPO 募集资金，扩大算力基础设施建设、加大…

深度求索开源 671B 参数（激活 37B）的 MoE 模型 DeepSeek-V3，训练仅用约 278 万 H800 GPU 小时，以极低成本比肩头部闭源模型。

DeepSeek 发布并开源 R1 推理模型，纯强化学习激发推理能力，性能比肩 OpenAI o1，API 价格仅为后者数十分之一，引发全球市场震动。

一篇汇总多条科技行业新闻的早报，涵盖苹果新品曝光、GPT-6 推送、DeepSeek 融资传闻、Claude Haiku 5.5 发布、诺贝尔奖揭晓、汽车与能源行业变化等内容。

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听雨* 2026-09-26 15:04:15 来源：量子位 还把「密钥」叫战利品 听雨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号QbitAI OpenAI，又被扒了… 近700个OpenAI智能体组团攻入Hugging Face**，这事儿快有…

听雨* 2026-09-26 15:12:05 来源：量子位 vLLM人马创业公司团队出品 克雷西 发自 凹非寺 量子位 | 公众号QbitAI 16块谷歌TPU v7跑Kimi K3，每秒跑出了709个Token，比老黄的GB200快了…

思邈* 2026-09-24 22:17:48 来源：量子位 1.5台6000D跑赢1台B300！ 允中 发自 凹非寺 量子位 | 公众号QbitAI 随着大模型对算力需求持续攀升，**GPU卡的采购成本、供给约束持续加剧。** AI推理…

The widespread adoption of long-horizon agents has made model workloads increasingly input-heavy. Although prior work ha…

“IT早报”时间，大家好，现在是 2026 年 9 月 13 日星期日，今天的重要科技资讯有： 1. 外卖新规实施三个月，央视探访看到店员徒手抓烤鸡、明厨亮灶摄像头对着天花板 今年 6 月 1 日起，《网络餐饮服务经营者落实食品安全主体责任…

“IT早报”时间，大家好，现在是 2026 年 9 月 11 日星期五，今天的重要科技资讯有： 1. 雷军回应新华社报道小米“底层技术自研打开科技创新空间”：未来 5 年，计划投入 2000 亿元研发费用 新华社 9 月 10 日发文报道了…

AMD 想用电脑把昂贵的 AI Token 账单降下来 #欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。

解读 R1 在强化学习范式下的推理能力涌现，及其对开源生态的影响

GPT-6 全量推送与 Claude Haiku 5.5 降价撞在同一周。本文横评 GPT-6、Claude、Gemini 3.1 与 GLM-5.3、DeepSeek V4-Pro、Kimi K3、Qwen3.8-Max 的能力、上下文、API 定价与订阅方案，给出分场景选型建议，价格均截至 2026-10-10。

智谱、MiniMax 年初上市后深度回撤，DeepSeek 与月之暗面带着新技术与新融资竞速 IPO，通义与豆包以生态碾压单点。本文以可核实数据梳理 2026 年国产大模型的资本座次、技术路线分化与商业化三条路。

2024 年 9 月 o1 用「先想一会儿」在 AIME 上打出 83% 对 13%，2025 年 1 月 DeepSeek-R1 把整套方法开源复现，到 2026 年 10 月，推理档位已成各大模型 API 的标准旋钮。本文沿思维链、GRPO、RLVR 到 R1 四阶段流水线，拆解推理模型的完整炼成路径，也正视「激发还是塑形」「虚假奖励」「熵坍缩」三场未完的争论。

现代大模型的百万上下文，几乎都建立在 2021 年的旋转位置编码与 2023 年的一系列外推算法之上。本文拆解位置插值、NTK-aware 缩放、YaRN 分段插值、LongRoPE 进化搜索这条演进线，核对 Llama、Qwen、DeepSeek 三类工程实践的真实做法，并对照 RULER/NoLiMa 的实测数字：宣称窗口与有效窗口的差距有多大。

混合专家（MoE）让模型参数量与计算量解耦，但代价是引入了一个训练时最容易翻车的部件——路由器。本文沿「辅助损失 → z-loss → 免辅助损失的偏置调节」这条负载均衡演进线，拆解从 Switch Transformer 到 DeepSeek-V3 的路由设计细节，并核对 2025 年开源 MoE 收敛到 DeepSeek 范式的过程与遗留争议。

从 Attention Is All You Need 的 encoder-decoder 原型，到 MLA、MoE、iRoPE 缀满一身的 2026 旗舰，本文系统拆解基础 Transformer 的架构原理，梳理八年来 KV 压缩、位置编码、稀疏专家三条演进主线，并给出 DeepSeek、Llama、Qwen、Gemini 等旗舰架构的横向对比地图。

DeepSeek-V3 有 671B 参数，每个 token 却只动用 37B 的计算量——这不是营销话术，而是混合专家架构（MoE）把「模型容量」和「每 token 算力」拆开的结果。本文从 dense 模型的容量两难讲起，拆解路由器与稀疏激活的工作机制、负载均衡的三代方案、DeepSeekMoE 的细粒度设计，也说清 MoE 的两个代价：省 FLOPs 但不省显存，以及「专家」并不按领域分工的反直觉事实。

2026 年开放权重阵营的旗手已换成 GLM-5（744B，MIT）、Qwen3.5-397B-A17B（Apache 2.0）、DeepSeek V3.2（MIT）、Kimi K2 系与 Llama 4。本文按许可证、架构与部署成本三条线做全景对照，给出自托管、微调、企业集成三类场景的选型建议。

一位亲手写下 DeepSeek V4.1 主 Attention 算子的工程师公开判断：AI 将在半年到一年内追平顶级人类算子工程师。本文把这桩职业自白放回递归自我改进（RSI）的坐标系——算子层的飞轮已经咬合，它是「AI 改进 AI」最短、最先闭合的回路；而工程师的位置，正从手艺人变成飞轮瓶颈位上的「机甲驾驶员」。

🚗SpaceX 与特斯拉成立合并讨论委员会，AI 已成最大收入来源 🧠混元扩至近 2000 人，员工称姚顺雨想把 DeepSeek「卷到加班」 🎬报告：中国以外头部平台三季度新短剧，三分之二由 AI 生成 🏛️车灯国标征求意见：拟限…

2026 年 10 月 17 日，DeepSeek 一条官方新闻让「许愿式编程」刷屏中文技术圈，但这个术语的身世远比一次发布复杂：它脱胎于 1985 年 SICP 的教学黑话，在 2025 年被 Andrej Karpathy 的 vibe coding 重新点燃，又花了大半年从贬义词变成官方卖点。本文按时间线拆解术语谱系，辨析它与 vibe coding、agentic engineering、规格驱动开发的分野，并用 METR、DORA、Stack Overflow 的数据与 Replit 删库等事故，回答「许愿」何时是真生产力、何时是灾难。

2017 年 6 月，八位 Google 研究员在一篇机器翻译论文里抛弃了循环网络，标题只有五个词：Attention Is All You Need。此后九年：GPT-3 证明规模即能力、ChatGPT 两个月一亿用户、Scaling Laws 驱动军备竞赛、DeepSeek 用十分之一成本撼动算力叙事、推理模型开启第二条扩展曲线。本文是「机器学习简史」系列完结篇，所有 2024 年后的关键事实均经联网核实，带你看清截至 2026 年 10 月的大模型版图，与依然悬而未决的终极争论。

大模型解码阶段真正的瓶颈不是算力而是显存带宽——每生成一个 token，整段历史的 KV Cache 都要从显存重读一遍。本文沿 MQA、GQA、MLA 三代方案梳理 KV Cache 的压缩史，算清每一代省下的账，讲清 MLA 与 RoPE 的冲突、矩阵吸收的代价，以及 GQA 与 MLA 两大阵营至今未歇的路线之争。

2025-2026 年发布的前沿模型几乎清一色是 MoE：Llama 4、gpt-oss、Qwen3、Kimi K2，直到 2026 年 2.78T 参数的 Kimi K3。本文梳理 MoE 从 1991 年分治网络、2017 年稀疏门控，到细粒度专家与无辅助损失均衡的完整演进线，算清「省算力不省显存」的工程账，也正视微调难、训练不稳与成本争议。

2026 年，1M token 上下文已成为头部旗舰的标配，但 RULER 与 NoLiMa 评测反复证明「宣称上下文」远大于「有效上下文」。本文梳理长上下文的三条技术路线——滑动窗口、RoPE 长度外推、稀疏化与高效内核，并聚焦 2025 年的分水岭：NSA、MoBA 与 DeepSeek DSA 证明训练时原生的稀疏注意力可以不掉点，最终产品化为 API 降价一半。

论文提出EngramEdit方法，利用DeepSeek Engram式条件记忆架构，在不改动Transformer骨干的情况下对事实知识进行解耦更新，并应对不同表述激活不同n-gram嵌入及共享嵌入误伤其他事实预测的挑战。

「开源大模型」多数只是权重可下载。本文按约束强度梳理三层谱系：真 OSI 开源（Apache 2.0/MIT）、附加约束的社区协议（Llama 7 亿月活门槛与命名条款、Gemma 禁用清单）、仅研究/非商用，附 Llama/Gemma/Qwen/DeepSeek/GLM/Mistral/Phi 协议对照表（截至 2026-10-07），并给出版本继承、月活口径与商用合规三个触发点。

小模型学的是大模型的「能力」而非权重：讲清 Hinton 软标签与温度 τ 的暗知识原理、白盒与黑盒两条蒸馏路线、DeepSeek-R1 用 80 万样本蒸出 Qwen/Llama 小模型的成绩，以及学生上限与闭源 ToS 等边界。