跳到正文
10月17日周六
  1. Hacker News-首页64

    DeepSeek-V4.1-Flash-1017 发布

    DeepSeek-V4.1-Flash-1017 是对 DeepSeek-V4.1-Flash 的小幅更新,在推理、编码、智能体任务和视觉基准测试中取得了显著提升,同时缩短了任务执行时间和输出长度。该版本提供了 Python 参考实现、Rust 库 deepseek-recipe 以及本地推理说明,支持 1M token 上下文窗口,并采用 MIT 许可证开源。

    发布时间:
  2. Hacker News-首页74

    DeepSeek 发布 DeepSeek v4.1 Flash 1017 模型

    深度求索(DeepSeek)发布 DeepSeek v4.1 Flash 1017 模型,这是首个基于公司 Causal Encoder-Decoder 架构构建的稀疏 MoE 模型。该模型从 552B 的主干参数中激活 8B 输入和 16B 输出参数,原生集成图像理解能力,支持 1.0M 上下文窗口,定价为每百万 token 输入 0.15 美元、输出 0.60 美元。

    发布时间:
  3. 公众号:DeepSeek79

    DeepSeek 发布 V4.1-Flash-1017 并在网页端、APP 与 API 同步更新

    DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,网页端、APP 与 API 已同步更新,各基准测试相比上一版 V4.1 Flash 明显提升,同时缩短任务运行时间与输出长度,在多个 Harness 下达到新的性能-费用帕累托最优,并开放自研搜索 API,建议升级到 DeepSeek Harness 0.2.1-rc.1 及以上。

    发布时间:

    同一件事,精选收录的是《DeepSeek 发布 V4.1-Flash-1017 模型并开放自研搜索 API》

  4. IT之家·人工智能73

    DeepSeek V4.1-Flash-1017 发布

    DeepSeek 推出了 V4.1-Flash-1017 版本,网页端、APP 与 API 已同步替换。各项基准测试能力较上一版明显提升,任务运行时间与输出长度缩短,单次调用综合成本下降,且权重以 MIT 许可开源。

    发布时间:
  5. 量子位86

    谷歌正式发布 Gemini 4 Argon 旗舰模型,API 开启限时半价

    谷歌正式面向全球发布 Gemini 4 Argon 旗舰模型,重点加强了多模态、编程、专业知识工作和长流程任务持续执行能力。该模型在多项评测中达到与行业同类旗舰相当的水平,其 API 价格限时提供五折优惠至 11 月 30 日结束。

    发布时间:

    推荐理由:谷歌发布新一代旗舰模型并给出多项基准测试与API定价,读者可以据此了解其性能水平和调用成本。

  6. Hacker News-首页83

    Black Forest Labs 发布 FLUX 3 Image Klein 开源图像生成模型

    Black Forest Labs 发布 FLUX 3 Image Klein,这是一个拥有 5.6B 参数的开源文生图、图像编辑和多参考图生成模型。该模型支持原生 4K 生成、像素级编辑和边界框控制,提供用于微调的基础模型及用于低延迟生成的蒸馏模型,在消费级显卡上可实现高效运行。

    发布时间:
  7. TechCrunch · AI62

    初创公司 Elorian 发布首款视觉推理模型 Glimpse

    初创公司 Elorian 发布首款模型 Glimpse,支持在推理过程中对图像进行裁剪、提取视频帧或运行代码测量。该模型采用小团队在数百张 GPU 上训练的轻量化方案,定价为每百万输入 token 0.60 美元、输出 token 3 美元,目前以研究预览版形式提供 API 访问。

    发布时间:
10月16日周五
  1. Hugging Face Blog88

    Reflection 发布 501B 开源模型 Beam

    Reflection 实验室推出首款开源模型 Beam,这是一个拥有 501B 总参数、每 token 激活 23B 的 mixture-of-experts 架构大语言模型,支持 1M tokens 上下文窗口,专注于编码与智能体场景。

    发布时间:

    推荐理由:文章详细介绍了 Reflection 实验室首款 501B 开源 MoE 模型 Beam 的架构设计与部署方案,读者可以据此了解其在长文本和智能体任务上的技术实现。

  2. AIHot60

    Hojo-ASR-Multi-V1 开源多语言 ASR 模型发布

    Hojo-ASR-Multi-V1 是一款开源多语言 ASR 模型,在 5 种语言上平均 WER 为 3.54,采用声学编码器加 Qwen3-4B 解码器的架构。该模型面向多语言对话语音识别,以 Apache 2.0 许可在 Hugging Face 公开,可通过 hojo-asr Python 包安装并支持本地推理,接受 WAV 路径、音频字节流和 SCP 输入。

    发布时间: