DeepSeek

印度企業越來越多地使用DeepSeek、阿里巴巴和Moonshot AI等中國大語言模型來降低人工智能成本，這進一步加深了印度對中國尖端技術的依賴，儘管兩國之間長期存在衝突。

本文介紹了Director，一種新的分佈式MoE推理系統，通過預測驅動的在線專家放置優化，顯著降低端到端延遲。系統採用輕量級級聯預測器或低比特量化副本預測專家激活模式，結合近乎零停機的在線遷移模塊，以及基於鬆弛優化的專家放置算法，在多項式時間內達到(1+ε)近似比。實驗表明，在Mistral、DeepSeek和Qwen等流行MoE模型上，相比現有工作延遲降低11%~55%。

作者從個人編碼和審計經驗出發，對2026年中的主流AI模型進行非正式分級，涵蓋Anthropic Fable、OpenAI Sol、Mistral、Gemini和DeepSeek等模型，並融入美國出口管制和歐洲視角的評論。

DeepSeek V3.2 現已登陸 Hugging Bay，這是一個開源 AI 工件註冊平台，提供來源驗證、許可證審核和可信託管服務。

DeepSeek發佈了DSpark模塊，通過半自迴歸草案模型結合馬爾可夫頭，同時解決了推測解碼中草案質量低和驗證浪費兩大問題。在DeepSeek-V4上，它使每用户生成速度提升60-85%，且不降低模型質量。本文深入解析其工作原理、開源工具DeepSpec的使用方法及實驗結果。

研究表明，具備推理能力的大語言模型容易因邏輯不一致的提示而陷入“過度思考”，導致輸出長度激增，可能被利用發動拒絕服務攻擊。浙江大學與阿里巴巴的研究人員開發了一種進化算法，能夠生成惡意提示，使模型輸出長度最高增加26倍，影響包括DeepSeek-R1、Qwen3-Thinking、GPT-o3和Gemini 2.5 Flash在內的主流推理模型。

中國開發的AI模型正逐漸縮小與領先美國競爭對手的性能差距，同時保持顯著的價格優勢，因此在美國公司中越來越受歡迎。最近DeepSeek和Z.ai等中國公司發佈的模型被認為與Anthropic和OpenAI等前沿系統高度競爭。這些進步正值許多美國AI實驗室最先進模型的token價格上漲，使企業面臨與使用該技術相關的意外高成本。

DeepSeek V4 模型自2026年4月發佈以來，在OpenRouter上的代幣份額從年初的9%翻倍至18%，主要由代理型工作負載驅動。其成本效益比（每百萬代幣輸入0.09美元，輸出0.18美元）領先業界，吸引各類用户採用，並推動中國模型整體超越美國模型。

美國開發者和小型企業正在轉向中國AI模型以降低成本。儘管性能仍落後於美國頂尖模型，但中國模型能以極低價格處理大多數任務。微軟也在考慮使用DeepSeek等開源模型作為更低成本的替代方案。然而，中國公司面臨將流行度轉化為可觀收入的挑戰。

DeepSeek開源了DSpark，一種投機解碼框架，通過附加草稿模塊到現有DeepSeek-V4權重上。它結合並行草稿骨幹和輕量級馬爾可夫頭以減少後綴衰減，並加入基於置信度的調度驗證，根據實時GPU負載調整檢查的令牌數量。離線測試中，接受長度比DFlash和Eagle3提升16-31%；生產環境下，每用户生成速度比MTP-1基線提升57-85%，且無損。訓練代碼庫DeepSpec採用MIT許可證。

cwmail是一款基於Go語言和Bubbletea v2開發的終端郵件客户端，支持HTML郵件渲染、內嵌圖片顯示、多賬户IMAP管理、IDLE推送通知以及由DeepSeek V4 Pro驅動的AI回覆起草功能。它提供快速本地搜索、撤銷刪除、草稿自動保存、CLI發送模式等特性，且不依賴任何雲服務，用户數據完全本地存儲。

Inferize公司宣佈成功在20秒內部署DeepSeek-V4-Pro模型，實現極快且高效的LLM服務，並邀請用户加入等待列表。

本文通過數據分析了前沿AI模型的發佈節奏，發現Anthropic和OpenAI的發佈頻率在加速，而谷歌、Meta和DeepSeek並未出現類似趨勢。作者探討了遞歸自我改進的可能性，並指出了驗證這一假設的下一步觀察點。

本週三大看點：DeepSeek獲騰訊領投74億美元A輪融資，顯示中國AI投資正轉向非生態系統參與者；日本計劃到2040年投入650億美元公私合作建設物理AI基礎設施；智譜AI的GLM 5.2模型在設計基準測試中超越Anthropic的Claude，直接挑戰西方AI性能標準。

VibeThinker-3B是一個僅30億參數的開源推理模型，在可驗證基準測試中匹配DeepSeek V3.2和Kimi K2.5等千億級模型。它採用頻譜到信號後訓練流水線，通過監督微調、強化學習和自蒸餾實現高效推理，並引入測試時縮放方法CLR進一步提升性能。

微軟已成為中國市場上OpenAI模型的主要供應商，向字節跳動、螞蟻集團、美團和騰訊等大型互聯網公司銷售GPT系列模型，儘管OpenAI和Anthropic出於知識產權和濫用風險拒絕直接進入中國市場。該業務為微軟帶來獨特優勢，使其成為唯一一家向中國銷售美國AI模型的美國供應商。據彭博社報道，微軟Azure在中國的AI收入增長迅猛，2025財年約增長三倍。微軟通過其與OpenAI的獨家合同提供這些模型，並採取監控措施防止模型蒸餾，但中國客户面臨審查有限。同時，微軟也在測試中國模型DeepSeek用於西方企業，形成雙向貿易。

本文提出一種面向混合專家模型的結構化剪枝框架，通過將剪枝比率分配轉化為通道分數覆蓋最大化問題，並利用基於歸因的近似方法高效求解。實驗表明，在50%或25%結構化剪枝結合4位量化條件下，該方法在DeepSeek和Qwen MoE模型上保持了模型精度，並在Qwen3-30B-A3B上實現5.27倍內存壓縮，超越現有基準。

cwcode是一個基於Go語言的終端編碼代理，利用DeepSeek V4 Pro等模型，提供文件編輯、子代理、語義記憶和自動恢復等功能。它強調低成本（每小時約0.40美元）、高效緩存（85%以上命中率），並支持本地模型和多種API。

中國國家安全部警告使用西方AI模型存在安全風險，同時美國企業因成本優勢紛紛採用中國開源模型。雙方在AI領域相互牽制，用户繞道訪問對方模型的現象加劇了技術博弈。

Pythagoras-Prover是一個計算高效的Lean定理證明器家族，包含4B和32B的自迴歸模型以及4B的擴散模型。它通過分層課程SFT和動態證明過濾提高訓練效率，並引入增強型Lean形式化(ALF)擴展驗證語料庫。實驗顯示，4B模型在MiniF2F-Test上以86.1%的pass@32超越DeepSeek-Prover-V2-671B（82.4%），而32B模型達到93.0%的新開源最佳水平，並在PutnamBench上解決93個問題。

2026年6月，Deepseek成為Ramp平台上最受歡迎的付費軟件供應商，美國企業直接向其發送數據。Ramp首席經濟學家Ara Kharazian指出成本意識是驅動因素，但警告使用中國模型的安全風險。

DigitalOcean 宣佈成為 OpenRouter 的模型提供商，提供 DeepSeek V3.2、Kimi K2.6 和 DeepSeek V4 Flash 模型。此舉表明該公司正從雲基礎設施擴展到 AI 推理領域。

一篇新綜述論文指出，自主AI智能體的真正瓶頸並非語言模型本身，而是圍繞其構建的軟件層。工具、記憶、測試和權限邊界將無狀態模型轉變為可工作的智能體。Deepseek已在北京組建專門的“Harness”團隊，其核心公式驗證了該論點：模型加Harness等於AI智能體。

本週AI新聞要點：Anthropic公開了此前僅限國防承包商使用的頂級模型Mythos，使五角大樓級AI能力向開發者開放；DeepMind CEO哈薩比斯將AGI時間線提前至2029年；Starlette框架爆出嚴重認證繞過漏洞，影響數百萬AI代理；CrowdStrike等聯合摧毀Glassworm殭屍網絡；法國巴黎銀行與Mistral達成主權AI安全合作；中國限制阿里和深度求索頂尖AI工程師出境；Uber AI預算超支、ClickUp裁員並引入數千AI代理，同時MIT技術評論數據顯示AI暴露崗位失業率更低，奧特曼撤回白領失業預言。

DeepSeek V4系列發佈一個月後，開源社區推出Reasonix工具，專為DeepSeek設計，通過優化緩存機制將賬單成本降低至原來的五分之一左右。該工具緩存命中率高達99.82%，實現4億+token從61美元降至12美元。

Deepseek宣佈其頂級模型V4-Pro的75%折扣永久生效。輸入令牌每百萬僅需0.435美元，至少比GPT-5.5便宜11.5倍，輸出令牌便宜34倍以上。對於令牌消耗巨大的代理系統，這一價格可能對西方供應商造成巨大壓力。

阿里通義千問團隊發佈Qwen3.7-Max，專為長時間自主代理任務設計。在基準測試中匹配Claude Opus 4.6，超越DeepSeek V4 Pro和Kimi K2.6等中國對手。團隊還展示了該模型操控四足機器人。

DeepSeek宣佈V4-Pro API永久降價，寧德時代、京東、網易等巨頭正洽談參投其首輪融資。梁文鋒明確表示優先追求AGI，堅持開源路線。

Deepseek正籌集約100億美元資金，估值約450億美元。創始人梁文峯向投資者表示，將通用人工智能（AGI）研究置於短期盈利之上。

本文提出一種新的量化指標“扁平度”來衡量異常值分佈，並據此推導出理論最優解。作者進一步提出雙向對角量化（BDQ）框架，通過學習到的對角操作將異常值分散到矩陣維度中，顯著提升了大語言模型低位寬量化的性能。實驗表明，BDQ在LLaMA-3-8B上W4A4量化精度下降不足1%，在DeepSeek-R1-Distill-LLaMA-70B的W2A4KV16任務中性能差距縮小39.1%。

HELLoRA是一種針對混合專家（MoE）模型的高效微調方法，僅對每層最活躍的專家附加LoRA模塊，從而減少可訓練參數和適配器帶來的計算量，同時提升下游任務性能。在OlMoE、Mixtral和DeepSeekMoE等模型上，HELLoRA在數學推理、代碼生成和安全對齊任務中均優於現有方法，例如在OlMoE上僅使用15.7%的參數，減少38.7%的FLOPs，吞吐量提升1.9倍，準確率提高9.2%。

2025年AI研究從聊天機器人轉向推理系統、自主代理和多模態系統。十大論文包括DeepSeek-R1（強化學習）、Gemini 2.5（多模態推理）、Qwen2.5（開源模型）、Large Concept Models（概念級語言建模）、ESG分析抗漂綠、VideoWorld（世界模型）、AI Scientist-v2（自主研究）、SWE-Lancer（編碼代理基準）、OLMo 2（完全開源）和Mixture-of-Recursions（高效推理）。

研究人員提出了分組查詢潛在注意力（GQLA），這是對DeepSeek多頭潛在注意力（MLA）的改進，在不重新訓練的情況下提供兩種硬件自適應的解碼路徑。該方法能在H100和H20 GPU上實現高效推理，幷包含TransGQLA用於轉換預訓練的GQA模型。

本月開放前沿實驗室紛紛發佈新模型，包括DeepSeek V4、Gemma 4、Kimi K2.6等。CAISI評估指出開放模型落後於美國前沿，且差距在擴大，但評估方法受到質疑，實際能力差距可能被高估。文章還介紹了多個亮點模型。

從Gemma 4到DeepSeek V4，本文探討了新的開源LLM如何通過跨層KV共享、逐層嵌入、注意力預算、壓縮卷積注意力和mHC等架構技術降低長上下文成本。

我們對DeepSeek V4 Pro和Flash進行了與Claude Opus 4.7和Kimi K2.6相同的FlowGraph基準測試。Pro得分77/100，價格$2.25；Flash得分60/100，價格$0.02。Pro在性能上介於Opus（91）和Kimi（68）之間，但存在構建和租賃處理問題。Flash成本極低，但輸出缺少關鍵部分。

Violin是一個完全開源的AI視頻翻譯工具，結合語音識別、大型語言模型翻譯和語音合成，使視頻內容跨越語言障礙。它提供網絡應用、命令行界面和代理技能，支持視頻內容問答和個性化語音選擇。使用Together API，利用Whisper、DeepSeek和Cartesia等模型，以MIT許可證發佈。

騰訊宣佈計劃在2026年下半年大幅增加AI基礎設施支出，原因是國內芯片製造商正在提升AI芯片產量。公司還公佈了強勁的第一季度業績，並正在談判入股Deepseek。

該論文挑戰了鏈式思維推理能減少偏見的普遍假設，通過實驗表明在多選題中，推理軌跡越長，立場偏差（位置偏好）越嚴重。研究涵蓋13種配置，發現12種顯示軌跡長度與立場偏差分數正相關，截斷實驗證明因果關係，且671B參數的DeepSeek-R1雖整體偏差低，但長軌跡下仍存在偏差。此外，直接回答的立場偏差是獨立現象。論文建議不應默認推理模型對選項順序魯棒，並提供了診斷工具包。

DeepSeek首輪融資目標最高500億元，梁文鋒個人出資200億，估值飆升至3500億元。同時，V4.1模型定檔6月發佈，公司從理想主義實驗室轉向商業化運營。

DeepSeek正在以450億美元的估值進行首次外部融資，反映了中國對本土人工智能公司的大力支持。

Deepseek計劃進行高達73.5億美元的融資，創中國AI公司歷史紀錄，其V4.1版本將於6月發佈。與此同時，由前OpenAI研究員Jerry Tworek僅六週前創立的Core Automation，估值目標已達40億美元。

Redis創始人antirez為DeepSeek V4 Flash打造專用推理引擎ds4.c，在Mac上實現本地高性能運行，支持2-bit量化、KV緩存硬盤化及API兼容層，引發對模型專屬推理框架的討論。

ZAYA1-8B是一款基於MoE++架構的推理型混合專家模型，激活參數僅7億，總參數80億，在AMD全棧計算平台上訓練。它在數學和編程基準測試中與DeepSeek-R1-0528相當甚至超越，並提出了Markovian RSA測試時計算方法，進一步提升推理性能。

DeepSeek-V4通過混合注意力設計（CSA、HCA、SWA）壓縮KV緩存，將百萬Token上下文從模型挑戰轉變為推理系統挑戰。Together AI在NVIDIA HGX B200上的早期部署經驗展示了緩存策略、前綴緩存和端點配置對長上下文工作負載性能的關鍵影響。

Zyphra AI發佈了ZAYA1-8B，一款僅有7.6億活躍參數的小型混合專家（MoE）語言模型，但在數學和編程基準測試中擊敗了多個體量更大的開源模型。該模型採用MoE++架構，包含壓縮卷積注意力（CCA）、MLP路由器和PID控制器偏置平衡等創新，並引入了馬爾可夫遞歸自聚合（Markovian RSA）測試時計算方法，在HMMT'25上超越Claude 4.5 Sonnet，逼近DeepSeek-V3.2。模型完全在AMD Instinct MI300硬件上訓練，並以Apache 2.0許可發佈。

隨着AI進入Agent時代，Token需求爆發。無問芯穹作為國內中立AGI基礎設施頭部廠商，累計融資超22億元，日均Token調用量較2025年底增長超20倍。該公司支撐Kimi、GLM、MiniMax、DeepSeek等主流國產模型，成為Token經濟的關鍵樞紐。

據英國《金融時報》報道，Deepseek即將完成一輪融資，估值約450億美元。中國國家集成電路產業投資基金（大基金）領投，騰訊也在洽談入股。創始人梁文峯持有89.5%股份，可能個人投資。估值在數週內從200億美元攀升。

qlaud推出包含qcode編程代理、Router API網關和Platform託管後端的全棧AI工具集。qcode在桌面本地運行，支持Claude、GPT、DeepSeek、Llama等前沿模型，保障代碼隱私；Router提供統一的API接口，具備故障轉移和延遲監控；Platform提供持久化線程、MCP連接器和向量搜索等能力。

亞馬遜SageMaker AI現在包含一個AI代理，幫助開發者用自然語言描述用例，自動推薦訓練方法、準備數據、啓動訓練並提供可編輯的Jupyter筆記本代碼。支持Llama、Qwen、Deepseek和Nova等模型系列。