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重磅！DeepSeek再开源：视觉即压缩，100个token干翻7000个
DeepSeek-OCR模型探索视觉-文本压缩边界，用少量视觉token解码出10倍以上文本信息。它在OmniDocBench基准上表现超GOT-OCR2.0，为LLM长上下文问题提供方案，还能处理多类图像与近100种语言。
1200行代码逆袭！DeepSeek工程师开源轻量级vLLM，吞吐量逼近原版
开源 vLLM 可提升 LLM 推理速度和资源利用率。近日，DeepSeek 工程师俞星凯开源轻量级 Nano - vLLM，代码仅 1200 行，基准测试中吞吐量逼近原版，项目已在 GitHub 获 200 多 Star。
DeepSeek-R1推理智能从哪儿来？谷歌新研究：模型内心多个角色吵翻了
过去两年大模型推理能力跃迁，谷歌等机构研究指出，推理能力提升源于模型推理时隐式模拟类多智能体交互结构“思维社会”，还提出利用“群体智慧”新方向，并介绍了研究方法、实验结果等。
小模型大作为！微博的VibeThinker-1.5B超越DeepSeek R1等头部大模型
近年来，“参数越大，能力越强”成行业共识，但带来成本高和资源集中问题。微博AI团队开发的VibeThinker - 1.5B用1.5亿参数和低训练成本，在多项测试中超越头部大模型，还提出SSP框架和MGPO算法。
700万参数击败DeepSeek R1等，三星一人独作爆火，用递归颠覆大模型推理
今年6月Sapient Intelligence提出的HRM影响大模型推理结构，四个月后三星研究员Alexia Jolicoeur - Martineau推出TRM，700万参数模型在推理基准测试中超越参数多10000倍的模型，还介绍了TRM原理、改进及实验结果。
结构化预处理让DeepSeek准确率提升51%，现已开源丨清华&深言
零成本降低大模型幻觉新方法LingoEDU，让DeepSeek准确率提升51%。它对上下文精准切分，形成篇章结构树。能解决现有方案两难困境，在多方面实验表现出色，有根治幻觉等核心价值。
DeepSeek开招Harness产品经理！「参与Agent桌面端产品全过程」
DeepSeek热招Agent Harness产品经理，旨在将前沿模型能力转化为领先Agent产品。招聘详情明确职责与任职要求，释放模型和产品两手抓信号，且其融资后有商业化承诺，将加速发展。
刚刚，DeepSeek官宣更新了！突然「变冷」冲爆热搜
DeepSeek官宣网页版、APP更新，支持100k token上下文，但更新后性格变冷淡引争议。官方称是效率优先和边界意识所致。此外，传言V4将发布，编程实力或超Claude、ChatGPT等。
刚刚，DeepSeek V4 Pro正式版发布，多项对标Fable 5
刚刚，DeepSeek V4 Pro正式版发布，多项对标Fable 5，Agent能力几乎全方位碾压Opus 4.8，无限逼近Fable 5。API平台已更新，价格和之前Pro预览版基本一致，但网友实测发现CoT表现不佳。
DeepSeek-V3.1 发布，官方划重点：Agent、Agent、Agent！
2025年8月21日，DeepSeek V3.1正式发布。它采用混合推理架构，支持双模式，网页端、App、API均升级，上下文拓展至128K。其智能体能力增强，思考与输出效率提升，还具备API新特性，模型已开源，价格也将调整。