GLM收费首日DeepSeek夺回OpenCode榜首
编辑精选 41 万亿 token 堆在一个不收钱的模型上,收钱第一天就退潮。OpenCode 这张榜量的是开发者花掉的预算,免费闸门一关,几条曲线立刻各归各位。 GLM 5.3 Flash 结束免费供应、转入付费的第一天,DeepSeek
关注 DeepSeek 模型、开源策略、推理能力、价格变化和中国 AI 生态影响。 本页收录 41 篇已发布文章。
编辑精选 41 万亿 token 堆在一个不收钱的模型上,收钱第一天就退潮。OpenCode 这张榜量的是开发者花掉的预算,免费闸门一关,几条曲线立刻各归各位。 GLM 5.3 Flash 结束免费供应、转入付费的第一天,DeepSeek
编辑精选 DeepSeek 今年前七个月做出 4.75 亿元收入,同期净亏 7.15 亿元。API 调用服务的毛利率高达 82.9%,整体毛利率却只有 44.6%——三十八个百分点的差额,基本被免费的 APP 和网页端吃掉了。 两名知悉 D
编辑精选 DeepSeek 把视觉塞进了 Flash 的价目表:单图折算最多 384 token、不另收视觉费,等于给 GUI agent 的截图开销封了顶。省钱的另一面是图像表征被削薄,密集界面看不看得清,还得拿脏数据实测。 8 月 21
编辑精选 一套六月底才在国内开源的投机解码方法,两个月后被一家美国端侧模型公司做成了默认加速件,连推理框架里的算法开关都直接沿用了它的名字。开源代码的扩散速度,比论文引用数诚实得多。 8 月 20 日,Liquid AI 在 Hugging
编辑精选 同一个 1.6 万亿参数模型,在特供卡和旗舰卡之间的单批解码差距被压到 1.42 倍。这组数字的分量不在跑分,在于它给被限卡的部署方标出了工程能补多少、补不动的又是哪一段。 LMSYS 团队公开了一组 DeepSeek V4 Pr
编辑精选 DeepSeek V4 Pro 这次没有开发布会,信号藏在 API 文档里:版本号转到 0813,输出上限抬到 384K,价格页同时挂出涨价预告。对重度开发者来说,这比一张跑分海报更需要立刻算账。 DeepSeek V4 Pro
编辑精选 DeepSeek 用同一套 284B/13B 模型结构,把 Terminal Bench 2.1 自报成绩从 61.8 拉到 82.7;涨幅来自后训练与尚未公开的极简 harness,复现仍要等工具放出。 DeepSeek 7 月
DeepSeek 不只在模型上往前卷,硬件也开始自己下场。 多名知情人士给出的口径是,这家公司正在开发一款自研 AI 芯片,目标不是训练新模型,而是推理:也就是用户发出请求后,模型真正生成回答的那一段计算。项目大约一年前启动,现在仍处在早期
安全公司 Check Point 在 7 月 1 日放出一份报告,讲了件让防御方有点难受的事:一段用 DeepSeek 生成的勒索代码,能不装任何病毒、不提权、也不碰系统漏洞,光靠浏览器本身就把你电脑里的文件锁死。 事情要从一个传到 Vir
DeepSeek 在 6 月 29 日晚间把话挑明:V4 正式版定在 7 月中旬发布,同一天上线的还有一套新的 API 计费方式——每天有两段时间,调用价格直接翻倍。 这两段"高峰期"卡在北京时间上午 9 点到 12 点、下午 2 点到 6
美国还在收紧芯片出口,DeepSeek 这边换了个思路:既然高端卡拿不够,那就让每一张卡多干点活。 6 月 30 日,DeepSeek 联合北京大学开源了一个叫 DSpark 的推理框架。一句话说清它干嘛的——同样的模型、同样的卡,让 AI
"这是公司活不活得下去的问题。" Lindy 的创始人 Flo Crivello 这么形容他刚做的一个决定:把公司 100% 的流量,从 Anthropic 的 Claude 全部切到 DeepSeek。一刀切干净,不留尾巴。 Lindy
DeepSeek 干了件以前没人敢干的事:7 月中旬起,白天调它的 API,比晚上贵一倍。 把「峰谷电价」搬到大模型上,这还是头一回。 一天里有 7 个小时,价格自动翻倍 DeepSeek 划了两段高峰:北京时间 9:00–12:00、14
一份要把 DeepSeek 钉上美国出口黑名单的文件,去年就在政府内部走完了流程、签字画押。 结果呢?压了 8 个月,到今天一个字都没公开。 按 6 月 17 日的报道,DeepSeek、内存芯片厂商 CXMT,加上另外 100 多家中国公
74 亿美元,锁五年,零投票权。 这是 DeepSeek 第一次对外开口要钱,开出的条件。 一份没人见过的融资条款 6 月 16 日,DeepSeek 关掉了成立以来的第一轮外部融资。金额超过 74 亿美元,把这家杭州公司的估值推过了 50
投了钱,却一票都投不了。 6 月 16 日,DeepSeek 把成立以来第一笔外部融资敲定了——募了 74 亿美元,折合 500 多亿人民币,估值冲到 500 亿美元出头,一把坐上中国最值钱 AI 公司的位置。 反常的不是这个数。是它收钱的
先上一组让人愣一下的数字。 同样一桩企业级的活儿,跑下来:Claude 要 4811 美元,ChatGPT 3357 美元,DeepSeek 1071,Kimi 948,智谱 GLM 只要 544。 最贵和最便宜之间,差了快九倍。 这不是跑
先说个拧巴的画面:美国企业的 IT 负责人,一边在合规群里转发「别用中国模型」的警告,一边把公司信用卡绑到了 DeepSeek 的 API 上。 这不是段子。6 月 7 日 The Decoder 援引 Ramp 的数据,把这事摆到了台面上
先说个反直觉的数据:在美国公司里增长最猛的那个 AI 厂商,不是 OpenAI,也不是 Anthropic,是 DeepSeek。 这是企业支出平台 Ramp 六月这份报告里的结论。在它们覆盖的客户中, DeepSeek 按"相对自身体量的
"不要 VC 的钱"——这句话,梁文锋说了三年。 红杉、GGV、国内叫得上名的基金,他挨个回绝过。DeepSeek 一直靠他自己的量化私募幻方在养,活得更像个研究所,不像家创业公司。 今天 Reuters 把这事的最新版本捅了出来:这轮融资
梁文锋今年二月没去巴黎。 那场 AI 峰会给 DeepSeek 创始人发了请柬,他婉拒了。当时外界以为是行程问题。现在 Bloomberg 把这条线串起来了:中国正在收紧顶尖 AI 人才的出境,阿里、DeepSeek 这些民营公司里被认定"
四月底 DeepSeek 给 V4 Pro 砍了 75% 的"限时特价",所有人都在等 5 月底这价回涨。 5 月 23 日,公司在 API 控制台贴了一行字:促销结束之后,挂牌价就改成现在这个数——不是临时的,是正式的。 V4 Pro 每
450亿美金。 这是FT最新爆料中、DeepSeek这轮谈判桌上的估值数字。半个月前的报道里,这家公司还在按100亿美元的目标融3亿美元,再之前梁文峰干脆是「不要VC的钱」。 现在的版本完全变了。 谁在牵头:第一次投LLM的国家大基金 最关
4月24日,美国国务院发了一封外交电报,内容跟AI有关。 收件人是全球各地的美国大使馆和领事馆。任务很明确:去找你们驻在国的对口部门,把这件事讲清楚——中国AI公司在系统性地从美国实验室"萃取和蒸馏"模型。 被点名的是三家:DeepSeek
去年这个时候,DeepSeek 一发模型,全球科技股集体跳水,被叫做"黑天鹅"。 今年V4又来了。 市场反应:还行 。 1.6万亿参数的开源新王,没人觉得稀奇了 4月24日,DeepSeek 把 V4 系列丢上了 Hugging Face。
V4 Pro的preview是上周五凌晨上线的。 今天早上,DeepSeek在API面板贴出公告:V4 Pro 75% off,直接到5月5号。同时,整个API的输入缓存命中价格砍到原来的十分之一。 发布到大幅降价,中间隔了72小时不到。
DeepSeek V4只发了个preview版。 很多人没注意到这件事。4月24日DeepSeek端出V4 Flash和V4 Pro,但两个都是预览版。 正式版要等到下半年 ——而且不是因为模型还没准备好, 是因为Huawei的芯片还没量产
今天(4月24日),DeepSeek发布了V4。 Bloomberg的标题是「一年后再次颠覆硅谷」。有没有这么夸张暂且不说,但这次确实是两件事一起发: V4 Pro :1.6万亿总参数,激活49B,支持100万token上下文 V4 Fla
DeepSeek要融资了。 这件事在AI圈的冲击感,可能不亚于任何一次技术发布。因为「不接受外部投资」一直是DeepSeek最重要的标签之一——梁文峰拒绝过红杉、拒绝过GGV、拒绝过国内几乎所有知名VC,连一些国资背景的基金也被婉拒了。 T
去年九月底,DeepSeek悄悄放出了V3.2,没有大张旗鼓,但这个版本搞了一个挺有意思的架构变动。 V3.2的核心改动不是参数规模,而是注意力机制。他们做了一个叫 DeepSeek Sparse Attention(DSA) 的东西,把传
4月初的AI圈最炸裂的新闻,不是某家又发了新模型,而是OpenAI、Anthropic和Google这三家平时抢生意的死对头,突然宣布要一起对付中国AI公司。 具体来说,三家公司通过Frontier Model Forum(2023年由这几
4月8日,DeepSeek悄悄在聊天产品里上线了两个新模式:快速模式(Instant Mode)和专家模式(Expert Mode)。从名字看,专家模式更厉害;但用起来你会发现,「专家」在某些地方反而有限制。 两个模式,一个让你等 快速模式
DeepSeek即将发布V4,但这次最值得关注的不是模型参数有多大,而是它跑在什么芯片上。 根据《The Information》报道,DeepSeek V4将运行在华为的 Ascend 950PR 芯片上。这是第一个专门为中国本土芯片架构
DeepSeek在数学定理证明领域搞了个专用模型 Prover V2 ,目标是用AI在Lean 4形式化验证系统里自动证明数学定理。 这个方向为什么重要? 数学定理证明是AI能力的一个极端测试场。因为数学不接受"差不多对"——证明要么完全正
"Thinking model"在2025年彻底成了主流概念。几乎每家头部AI公司都推出了自己的推理模型,核心卖点都一样: 模型在回答之前先在内部"想一想" 。 各家路线 OpenAI o系列 :最早把"思考"概念产品化的。o1到o3一路迭
有个数字挺有意思:2025年初,DeepSeek和Qwen加起来占全球AI市场份额不到1%;到2026年1月,这个数字变成了15%。 一年时间,从边缘选手跑到行业不能忽视的位置,速度快得有点离谱。 背后发生了什么,值得梳理一下。 DeepS
如果你最近在关注AI行业,应该注意到一件有意思的事:两个中国开源模型正在抢占同一片市场,而且都在用极低的成本挑战那些动辄要价几十美元每百万token的闭源巨头。 DeepSeek V4和Qwen 3.5(部分渠道已标注为Qwen 3.6 P
DeepSeek在成本控制上的水平已经成了行业传说级别的存在: V3 训练成本:约$550万 R1 GPU使用费:约$29.4万 同期美国公司训类似规模模型的预算是 $1亿到$10亿 。差了至少一个数量级。 省钱秘诀 1. FP8混合精度训
去年8月DeepSeek放出了V3.1,这是他们 第一个混合模型 ——把V3(通用)和R1(推理)的能力合进了同一个模型里。 架构设计 总参数: 671B ,每token激活 37B 每层256个专家,激活8个 两种模式一键切换: Thin
今年1月,DeepSeek把R1推理模型直接开源了,社区的反应很直接: 没想到开源这边已经卷到这个程度了。 先看硬指标: AIME数学竞赛 :77.5分 MATH 500 :96.2分 Codeforces编程 :94百分位 MMLU :0
去年12月DeepSeek发布了V3,这个模型最让同行坐不住的地方不是性能——而是 成本 。 先看架构 V3的设计核心是 Mixture of Experts : 总参数量: 671B 每个token实际激活: 37B 每层256个专家,每