DeepSeek

苹果高管不建议给iPhone贴膜引热议；DeepSeek将向联合国安理会介绍AI风险；Meta个人AI助手Muse爆红

苹果硬件工程副总裁Tom Marieb公开表示不建议用户给iPhone贴屏幕保护膜，称团队在屏幕耐刮耐磨方面投入大量研发，希望用户直接体验原厂屏幕，此番言论引发网友热议。此外，DeepSeek将向联合国安理会介绍AI风险，月之暗面等中国企业也受邀参会；Meta个人AI助手Muse上线两周下载量超250万次，登顶美国iOS免费榜，带动Meta股价单日上涨11.

DeepSeek-V4-Flash 面向 Strix Halo 的 ROCmFPX 量化 GGUF 发布

Geometric-AI 与 Lucebox 在 Hugging Face 发布了面向 128GB AMD Strix Halo 系统的 DeepSeek-V4-Flash-0731 量化 GGUF 文件，单个 98.29GB 文件在 92 题评测中取得 82/92 分，平均每权重约 2.766 比特。同时还发布了支持图像输入的 DeepSeek-V4-Fl

《AGI市场观察》：四款国产模型周用量破10万亿tokens，DeepSeek与混元占比近半

智能经济30人论坛AGI测评中心发布2026年9月12日至18日《AGI市场观察》，基于OpenRouter词元消耗、厂商官方价格及Arena基准测评追踪国产大模型。报告显示，DeepSeek V4 Flash、V4.1 Flash、腾讯Hy4 preview、智谱AI GLM 5.3 Flash四款轻量级模型周用量均破10万亿tokens，四强合计约占中国

梁文锋CFO到位！投过智谱MiniMax

路透援引知情人士消息称，DeepSeek计划聘请高瓴创投合伙人严文韬担任公司首任CFO。严文韬1991年生，曾投资字节跳动、小红书、极兔、MiniMax、智谱等项目。此前DeepSeek于2025年2月挂出CFO岗位但长期空缺，今年7月重启招聘并密集面试头部VC年轻合伙人。报道还提及DeepSeek已聘请中信证券筹备科创板IPO，最早今年年底递交申报材料，力

DeepSeek 发布 V4.1-Flash：763B-P8B-D16B 因果编码器-解码器架构

DeepSeek 发布开源旗舰模型 V4.1-Flash，采用全新的因果编码器-解码器架构，总参数 763B，输入/prefill 激活 8B、输出/decode 激活 16B，支持 1M 上下文与文本+图像输入，MIT 许可。Artificial Analysis 测得其在智能指数上以 40 分超过 V4 Pro 0813，定价为每百万输入 token 0

Deepseek 发布 V4.1-Flash，大幅降低 AI 智能体内存需求

Deepseek 发布新模型 V4.1-Flash，通过大幅压缩 KV 缓存降低长文本处理成本：快速 GPU 内存中的缓存仅需前代 V4-Flash 约四分之一，永久卸载部分降至约八分之一，相比 V1 每 token 全局 KV 缓存缩小 437 倍。模型采用输入/输出计算拆分，读取输入时每 token 仅激活 80 亿参数、生成时激活 160 亿，并将主

深度解读 DeepSeek V4.1 Flash 全新架构，如何成为显存杀手

DeepSeek 上线 V4.1-Flash，采用因果编码器-解码器（CED）、第二代压缩稀疏注意力（CSA2）与三档推理力度旋钮的全新架构，针对长上下文场景重写。该架构将运行时显存占用降低约 3/4，落盘持久 KV 缓存降至上一代的 1/8，KV 缓存最高暴降 437 倍，使百万 Token 级长上下文进入工业级生产力阶段。模型主干 552B 参数、外挂

DeepSeek-V4.1-Flash 发布并上线 API，价格下调

DeepSeek 正式发布 DeepSeek-V4.1-Flash 模型，这是其全新模型结构系列中最小尺寸的模型，具备原生多模态视觉理解能力，并公布了 GPQA Diamond、HLE、Codeforces 等多项基准成绩。该模型已同步上线 DeepSeek API，调用模型名改为 deepseek-flash，旧版 V4 Flash 与 V4 Flash

另有 1 家信源报道

2026上半年全球AI融资超2.7万亿，中国77起上亿元融资领跑数量

2026年上半年，全球AI产业链上亿元融资事件共165起，总额约2.7万亿元。中国以77起融资事件数量居首，总额约1262亿元；美国以71起融资事件和约2.46万亿元金额领先，主要由OpenAI、Anthropic等头部企业拉动。国内融资集中于北京、上海、杭州、深圳，其中DeepSeek以500亿元单笔融资拉动杭州金额居首。融资向AI应用、视频生成、AI A

Deepseek计划在内蒙古部署16万颗华为芯片，打造最大集群

Deepseek计划在内蒙古建设一个大型数据中心，部署至少16万颗华为下一代Ascend-950DT芯片，这将是已知最大的华为芯片集群，但仅用于推理，训练仍依赖英伟达硬件。由于生产限制和内存短缺，华为可能无法在一年内交付全部订单，而中国内存制造商CXMT首次小批量生产HBM3E，但技术仍落后三星等厂商三至五年。此举是中国政府推动芯片产业自主化的一部分。

DeepSeek-V4-Flash 定制 GGUF 发布，面向 AMD Strix Halo 优化

Hugging Face 上发布了 DeepSeek-V4-Flash-0731 的定制 GGUF 量化版本，专为 AMD Strix Halo 平台的 Ember 运行时设计，采用 ROCmFPx 自定义张量类型，不兼容主流 llama.cpp 等运行时。该版本经过 abliteration 和重要性矩阵校准，并附带 DSpark 草稿模型，在 AMD R

DeepSeek V4 多模态开源：视觉链路深度拆解

DeepSeek 开放了 V4 多模态模型的权重和推理代码，揭示了其视觉处理链路：通过 32 层 ViT 编码图像，使用 Aligner 将视觉特征压缩并映射到语言空间，视觉 Token 直接融入 V4 主干参与 Attention 和 MoE 路由。该设计针对 Agent 场景优化，支持长上下文和工具调用，但面临重复计算和视觉状态管理的挑战。

DeepSeek Harness插件生态乱象：1.1万插件仅千个可用，安全机制缺失

雷峰网对DeepSeek Harness插件生态进行了全面调查，发现其1.1万个插件中仅不到1000个可用，官方缺乏治理机制，包括无插件目录、无安全校验等。调查还发现插件权限形同虚设，存在安全风险，且生态中充斥着大量无关或低质量插件。文章指出DeepSeek将工程制品当作产品发布，导致用户需自行承担安全责任，生态可能被老玩家占据。

DeepSeek V4 Pro与Harness深度拆解：后训练成主战场，缓存优化控成本

雷峰网发布万字长文，拆解DeepSeek V4 Pro与Harness框架。文章通过实测发现，V4 Pro在Terminal Bench等agentic任务上大幅提升，但相比Flash性价比不高，且其1M上下文是通过YaRN外推实现，但实测未衰减。DeepSeek通过缓存优化和定价策略控制成本，并开源Harness框架，强调后训练成为旗舰模型升级主战场。

DeepSeek-V4多模态模型开源，多项基准超越Opus-4.8

DeepSeek于8月31日开源了其V4系列首个实验性多模态模型DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp，该模型基于V4-Flash架构并集成视觉模块，解锁了视觉理解能力。在多项基准测试中，该模型在纯文本智能体任务和多模态智能体能力上表现优异，部分指标超越Opus-4.8，但在复杂数据科学任务上仍有差距。此前该模型已于8月21日上线DeepS

DeepSeek 开放自研搜索 API

DeepSeek 在 API Changelog 中宣布开放自研搜索 API，其网页端与 API 端的搜索能力均由自研 DeepSeek 搜索引擎提供底层支持，每天稳定处理全球数亿次搜索请求。该引擎索引全球千亿级网页，支持多语言搜索并实时返回高相关、高权威、高时效结果，同时通过严格识别机制过滤 SEO 作弊、GEO 操纵和低质 AIGC 内容。

DeepSeek 合并升级 V2.5 模型，代码与通用能力显著提升

DeepSeek 将 DeepSeek V2 Chat 和 DeepSeek Coder V2 合并升级为 DeepSeek V2.5，API 用户可通过 deepseek-coder 或 deepseek-chat 访问新模型。新模型在通用能力和代码能力上显著提升，多项基准测试成绩均有提高，包括 ArenaHard、AlpacaEval 2.0、MT-Be

DeepSeek-V3-0324 升级 deepseek-chat 模型

DeepSeek 通过 API Changelog 宣布 deepseek-chat 模型升级为 DeepSeek-V3-0324，推理能力增强，MMLU-Pro、GPQA、AIME、LiveCodeBench 等基准测试成绩显著提升。同时优化了 Web 前端开发与代码生成、中文写作（与 R1 写作风格对齐）、多轮交互式改写、翻译、中文搜索、报告分析及 Fu

DeepSeek-R1-0528 升级：推理增强、幻觉降低并支持函数调用

DeepSeek 将 deepseek-reasoner 模型升级为 DeepSeek-R1-0528，推理能力显著增强，AIME 2025、GPQA、LCB v6、Aider 等基准测试分数均明显提升。新版本还优化了 Web 前端开发能力，大幅降低幻觉，并支持 JSON Output 与 Function Calling，其中 Tau-bench 得分为

DeepSeek 发布 V3.1 混合推理模型，提升 Agent 能力

DeepSeek 将 deepseek-chat 和 deepseek-reasoner 升级为 DeepSeek-V3.1，分别对应非思考模式和思考模式。新模型采用混合推理架构，支持两种模式，思考效率较 R1-0528 提升，并通过后训练优化增强了 Agent 能力，在 SWE-bench 等基准上表现优异。