Alibaba 将 DeepSeek V4 Flash 0731 输出价格上调 230%
Alibaba 将 DeepSeek V4 Flash 0731 的每百万 tokens 输出价格从 $0.40 上调至 $1.32,增幅为 230%。
推荐理由:价格目录同时列出多家模型涨价与 Zhipu AI 降价,为依赖低成本 API 的团队重算单位经济性、识别成本风险提供直接参照。
Alibaba 将 DeepSeek V4 Flash 0731 的每百万 tokens 输出价格从 $0.40 上调至 $1.32,增幅为 230%。
推荐理由:价格目录同时列出多家模型涨价与 Zhipu AI 降价,为依赖低成本 API 的团队重算单位经济性、识别成本风险提供直接参照。
DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,在基础模型架构不变的情况下迭代现有能力,重点强化从零构建完整项目和编程智能体任务。
推荐理由:将编程基准、成本变化与具身智能投资放在同一框架下,有助于理解 DeepSeek 向物理世界延伸的布局。
MiniMax 发布推理模型 M3.1 Flash,在 Artificial Analysis Intelligence Index 上得 42 分,较前代 M3 提高 13 分,单任务成本降至约 0.22 美元,不到前代的一半。
推荐理由:原文把 M3.1 Flash 与 DeepSeek V4.1 Flash 做了直接基准与价格对比,方便读者衡量中国推理模型档位的性价比边界。
DeepSeek 发布 V4.1-Flash-1017,在官方基准的多项编码与智能体任务上超越自家前代以及 Claude Opus 5、GPT 5.6-Sol、Kimi K3、GLM 5.3 等更大竞品,模型权重开源发布在 Hugging Face 与 ModelScope。
推荐理由:原文给出 V4.1-Flash-1017 在 DeepSWE 等基准的准确率与单任务成本,并横向对比多家竞品,读者可据此判断该模型的成本效率边界。
DeepSeek发布新模型DeepSeek-V4.1-Flash-1017,网页端、APP与API已同步切换至该版本。官方称新模型在代码、Agent等基准测试分数提升的同时,任务运行时间、输出长度和token费用均有所下降;首次登录Harness的用户可领6元赠金。
推荐理由:同时呈现了模型在代码和Agent任务上的分数提升以及token消耗下降两项变化,可供关注性价比的开发者横向参考。
DeepSeek 发布多模态 MoE 模型 DeepSeek-V4.1-Flash,采用 CED 架构、CSA2 与 FP4 KV cache 等压缩手段,将全局 KV cache 占用压至每 token 890 字节,相对 DeepSeek-V4-Flash 和 DeepSeek-V1 分别缩减约 4 倍与 437 倍。
推荐理由:原文给出 CED 架构、CSA2 与 FP4 KV cache 等具体压缩设计,并对照 Opus-5.0、GPT-5.6 等前沿模型列出 agentic 基准成绩,读者可据此评估压缩策略对推理成本的实际收益。
DeepSeek 发布 V4 系列首个实验性多模态模型 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp,在 V4-Flash 架构上加入视觉模块继续训练。
推荐理由:仓库同时给出与 Opus-4.8 的多模态 Agent 基准对比和开源推理实现,读者可据此判断它在 V4 系列里的相对位置。
DeepSeek 正式发布 DeepSeek-V4-Pro 0813,在预览版基础上挂载 DSpark 推测解码模块,重点强化智能体能力。该模型在 HLE 上得分 42.7/60.0(无工具/有工具),Terminal Bench 2.1 达 87.9,DeepSWE 62.7。
推荐理由:正文给出与同代模型的基准对比和 vLLM/SGLang 部署方式,读者可直接评估其相对位置并复现推理流程。