GLM轉付費首日 DeepSeek奪回榜首
GLM轉為付費的第一天，DeepSeek就在OpenCode每日使用量上奪回第一，41兆token的免費行銷效應迅速消退。
DeepSeek 資訊與深度分析
收錄 DeepSeek 相關產品動態與產業觀察，共 41 篇文章。
DeepSeek前七月虧損擴大至7.15億元
DeepSeek前七月營收4.75億元、虧損擴大至7.15億元。API毛利率82.9%多半被免費端吃掉，本月V4-Pro尖峰離峰漲價將補貼轉嫁開發者。
DeepSeek上線視覺實驗版，單張圖封頂384token
DeepSeek新模型deepseek-v4-flash-vision-exp將單張圖折算最多384token、不另收視覺費，等於替GUI代理的截圖開銷設下天花板。
Liquid AI草稿模型解碼提速3.18倍
Liquid AI釋出LFM2.5-DSpark草稿模型，為三款端側模型配上推測解碼，輸出結果不變，解碼速度最高提升3.18倍。
H20 跑 V4-Pro 達 B300 七成速度
LMSYS 團隊公開 DeepSeek-V4-Pro 服務端最佳化數據，在中國特規卡 H20 上，單批解碼與旗艦卡 B300 的差距已縮小到 1.42 倍。
DeepSeek Pro開放384K輸出
DeepSeek V4 Pro API 已指向 0813 版本，1M 上下文、384K 輸出與漲價預告同時落到價格表。
DeepSeek開放V4-Flash正式版API
DeepSeek啟動V4-Flash 0731 API公開測試，加入Codex所需的Responses API，並公布Agent評測提升。
DeepSeek 被曝自研推理晶片
DeepSeek 被曝自研推理晶片以繁體中文科技新聞語氣重寫，保留關鍵數字、產品邊界與後續觀察點。
Check Point 揭示 DeepSeek 生成的瀏覽器勒索路徑
Check Point 指出，一段 DeepSeek 生成的未完成樣本，可被補成濫用 Chrome File System Access API 的純瀏覽器勒索攻擊。
DeepSeek V4 API 加上高峰時段定價
DeepSeek V4 API 加上高峰時段定價。本文整理公告與報導重點、關鍵數字、企業說法，以及對市場或監管的含義。
DeepSeek 開源 DSpark 加速推理
DeepSeek 與北京大學開源 DSpark 推理框架，生成速度提升 60% 到 85%，單卡吞吐最高可達 6.6 倍。
Lindy 從 Claude 轉向 DeepSeek，稱成本省九成
Lindy 從 Claude 轉向 DeepSeek，稱成本省九成
DeepSeek 給大模型 API 搞峰谷電價
DeepSeek 給大模型 API 搞峰谷電價
美國據報壓下 DeepSeek 黑名單 8 個月
事件顯示，即使安全部門已完成判斷，出口管制仍可能變成貿易談判籌碼。
DeepSeek 74 億美元融資把控制權鎖在梁文鋒與國家隊手中
這套結構接納外部資金，卻把商業投資人的投票權隔在公司治理之外。
DeepSeek 融 74 億美元，但不讓商業投資人投票
DeepSeek 完成首輪外部融資，估值超過 500 億美元，騰訊與寧德時代等商業資本拿不到治理權。
中國模型正在重設 AI 價格地板
同一份企業工作負載中，Claude、ChatGPT、DeepSeek、Kimi、GLM 成本差距接近 9 倍，迫使 OpenAI 和 Anthropic 面臨降價壓力。
DeepSeek 乘上 Agent Token 消耗浪潮
Ramp 與 OpenRouter 數據顯示，長時間運行的編程與資料 Agent 正把 Token 價格推成企業一級成本，DeepSeek 因此加速擴張。
DeepSeek 成為美國企業 SaaS 支出增速第一
Ramp 數據顯示，DeepSeek 在美國企業中的相對增速居 SaaS 廠商首位，但其條款寫明個人資料可能儲存在中國。
DeepSeek擬融500億元，梁文鋒自投200億元
Reuters稱DeepSeek首輪大型融資接近收口，估值約3500億至4000億元，創辦人仍是最大出資方。
中國管制阿里、DeepSeek頂尖AI人才出境
中國正收緊對阿里巴巴、DeepSeek等民營企業中「戰略重要」AI人才的出境管制，出國前須獲政府批准。
DeepSeek將V4-Pro促銷價寫入永久價目表
DeepSeek宣布V4-Pro API價格永久維持75%折扣，輸出每百萬token僅0.87美元，挑戰競爭對手。
國家大基金擬投 DeepSeek，估值上看 450 億美元
DeepSeek 首輪外部融資傳由中國國家級半導體基金牽頭，估值可能衝上 450 億美元，並把公司下一階段與國產算力路線更緊密綁定。
美國國務院將DeepSeek等中國模型擺上外交桌
美國國務院4月24日發出外交電報，指示全球各地美國大使館與領事館向駐在國說明，中國AI公司正系統性地從美國實驗室「萃取和蒸餾」模型，點名DeepSeek、Moonshot、MiniMax三家業者。
DeepSeek V4 發布，市場反應平淡
DeepSeek 於 4 月 24 日發布 V4 系列，包含 1.6 兆參數的 Pro 模型，但相較去年的震撼，市場反應有限。分析師指出，隨著中國開源 AI 產出常態化，驚喜因素已消退。
DeepSeek 發布 V4-Pro 72 小時內降價 75%
DeepSeek 在 V4-Pro 預覽版發布不到 72 小時後，將其價格調降 75%，並將整個 API 的輸入快取命中價格砍至原來的十分之一，加劇 AI 價格戰。
DeepSeek V4 僅發預覽版，等華為 950PR 量產
DeepSeek 於 4 月 24 日推出 V4 Flash 和 V4 Pro 預覽版，正式版延至 2026 年下半年，原因是華為 Ascend 950PR 晶片尚未量產到位。
DeepSeek V4 發佈，1.6 萬億參數比 GPT-5.5 便宜 8 倍
DeepSeek 發佈 V4-Pro 與 V4-Flash，均以 MIT 協議開源。競技編程得分超越 GPT-5.4，輸出價格僅 $3.48/M，遠低於 GPT-5.5 與 Claude Opus 4.7。
DeepSeek 首次對外融資，目標至少 3 億美元、估值超 100 億美元
DeepSeek 正在尋求首輪外部融資，目標金額至少 3 億美元，估值超過 100 億美元。消息來自四位匿名知情人士。這家長期拒絕外部投資的 AI 實驗室迎來重大轉變。
DeepSeek V3.2 改為稀疏注意力，推理成本砍半
DeepSeek 低調釋出 V3.2，引入名為 DSA 的稀疏注意力機制，將計算複雜度從 O(L²) 降至 O(Lk)，並將 API 價格壓至輸入 $0.28/M、輸出 $0.42/M，同時維持基準測試表現大致不變。
三大AI巨頭結盟，指控DeepSeek等竊取1600萬次對話
OpenAI、Anthropic和Google聯手打擊蒸餾攻擊，指控中國AI公司DeepSeek、Moonshot AI和MiniMax利用約24,000個虛假帳戶與Claude進行超過1600萬次互動。
DeepSeek 上線快速與專家兩檔聊天模式
DeepSeek 在聊天產品中悄悄推出快速模式與專家模式，專家模式理論上品質更高，但移除了檔案上傳功能，顯示在備受期待的 V4 發布前，服務分層框架已開始測試。
DeepSeek V4 跑在華為晶片上
DeepSeek 即將發布 V4，這是一個運行在華為 Ascend 950PR 晶片上的萬億參數 MoE 模型，是首個專為中國國產晶片架構構建的前沿 AI 模型，可能標誌著脫離 NVIDIA CUDA 生態系統的轉變。
DeepSeek 發表數學證明模型 Prover-V2
DeepSeek 在數學定理證明領域推出專用模型 Prover-V2，目標是在 Lean 4 形式化驗證系統中以 AI 自動證明數學定理，並在 miniF2F 基準測試中取得接近或達到當前最優的成績。
推理模型大橫評：o系列、R1、Gemini誰更會想？
全面比較 OpenAI、DeepSeek、Google、Anthropic 等主要 AI 推理模型，分析各家路線、推理深度與回應速度的取捨，以及開源與閉源的最新格局。
DeepSeek V4 與 Qwen 3.5 開源模型掀起價格戰
DeepSeek V4 與 Qwen 3.5/3.6 以百萬級上下文、原生多模態與極具競爭力的定價重塑 AI 市場，一年內將開源模型的全球市佔率從 1% 推升至 15%。
DeepSeek V4 對決 Qwen 3.5：兩款中國開源模型爭奪同一市場
DeepSeek V4 與 Qwen 3.5（部分渠道標示為 Qwen 3.6-Plus）是兩款中國開源 AI 模型，以極低成本挑戰昂貴的閉源巨頭，具備兆級參數、超大上下文視窗與極低 API 定價。
DeepSeek低成本訓練大模型解析
DeepSeek在成本控制上的水準已成為業界傳說級別的存在，V3訓練成本約550萬美元，R1 GPU使用費約29.4萬美元，同期美國公司訓練類似規模模型的預算則在1億到10億美元之間。
DeepSeek V3.1融合通用與推理模型
DeepSeek V3.1是該公司首個混合模型，將通用模型V3與推理模型R1的能力整合到單一架構中。
DeepSeek 開源推理模型 R1
DeepSeek 於 2026 年 1 月直接開源了推理模型 R1，在數學、程式碼與邏輯推理基準測試上與 OpenAI 的 o1 打成平手，其蒸餾版 32B 參數模型更在多項測試中超越 o1-mini。
DeepSeek V3：671B參數僅激活37B
DeepSeek V3採用MoE架構，總參數671B但每個token僅激活37B，以550萬美元訓練成本達到頂級開源基準分數。