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DeepSeek 原生终端编码 Agent 新版引入 Mission Contract 控制平面，将需求锁定防止运行时目标漂移，交付需提供可验证证据，Alignment Gate 拒绝无需求映射的写入。
R1 等推理模型输出大量 <think> 标签，普通下游流程无法直接使用；文章介绍了如何提取思维链并导出为 JSONL 用于微调小模型。
DeepSeek V4.1 Flash采用全新CED架构，成本优势来自架构本身；重点指出提供商别名路由风险——请求模型名与实际服务模型可能不一致，给出三条客户端路由层应对策略：校验响应model字段、将缓存命中率入成本面板、为provider强制限流迁移做准备。
DeepSeek推出V4.1 Flash模型，采用MoE架构，百万token成本大幅下降，直接冲击OpenAI和Google的定价体系。
DeepSeek发布552B MoE模型，输入激活仅8B，HBM需求减至1/4、SSD需求减至1/8，基准测试超越旗舰模型。
DeepSeek 发布 552B MoE 多模态模型，支持 100 万 token 上下文，通过 FP4 KV Cache 和跨层注意力复用显著降低长上下文场景下的 HBM/SSD 压力。
DeepSeek 再发新模型，采用多模态专家混合架构，552B 参数、百万 token 上下文，已在 HuggingFace 可下载，定位高性能低成本推理。
DeepSeek Harness 更新：深度适配 V4.1 Flash 模型（支持 KV Cache 更新系统提示词）、新增文件上传/侧边栏预览、长会话内存优化、实验性 Agent Teams 功能。
DeepSeek-V4.1-Flash 采用新模型结构系列，支持原生多模态视觉理解，API 性能全面超越 V4 Pro 并下调定价，旧模型将有序下线并路由至新版本。
台湾TeamT5报告显示，中国国家级黑客组织自使用DeepSeek等AI模型编写漏洞利用代码和扫描网络后，攻击频率翻倍以上；黑客还使用了ChatGPT和Claude Code。
《华尔街日报》分析中国AI快速追赶美国的原因：清华系人才网络长期积累、DeepSeek通过MLA和MoE大幅降低算力依赖、中美人才回流加速技术扩散，中国顶级模型与美国的差距已缩至数月。
梳理 DeepSeek 公开论文中视觉理解的技术脉络，区分了论文披露、API 文档与未验证信息，对理解其多模态能力边界有参考价值。
数据每日自动更新 · 最后同步 2026-09-17 09:35 · 内容由 AI 整理解读，观点仅供参考
