模型进展01
作者在 10 月 17 日 DeepSeek 发布 V4.1-Flash-1017 后，拿它和 10 月 7 日 Anthropic 推出的 Claude Haiku 5.5 做了三轮实测：修 bug、写数据库查询、给 400 条报错分类。两家官方基准分（DeepSeek 42.3、Haiku 39.2）并非同场对测，作者想自己验证。结果两种模型准确率很接近，DeepSeek 在修 bug 和分类上略胜，查询打平；在所用设置下 DeepSeek 总花费约 0.07 美元，Haiku 约 0.30 美元，差距主要来自一个超长提示词把 Haiku 推到了更高价位；Haiku 在两次工具类任务里更快。注意：文章只跑了各一次，价格受分词、缓存和接入渠道影响，Haiku 的提示缓存默认关，开启后成本对比可能变化；两者都是厂商自报成绩。
文中可用工具
- DeepSeek V4.1-Flash-1017DeepSeek 的开放权重模型，可通过 API、OpenRouter 或从 Hugging Face 下载自部署
- Claude Haiku 5.5Anthropic 面向高吞吐任务（分类、摘要、数据库查询）的最快模型
- OpenRouter本次测试统一调用的模型接入服务
- Hugging Face可下载 DeepSeek 开放权重模型自行部署
- Terminal-Bench 4.0两家厂商引用的基准测试之一，文中仅给出分数
工具与应用02
DeepSeek 把自己在线上服务模型时使用的推理引擎开源了，取名 DeepInfer，采用 Apache 2.0 许可。此前它曾表示这套软件与自家集群管理工具等内部设施绑得太紧，公开部署需要大改，并不实际。现在开放的版本能让开发者在自己的机器上运行 DeepSeek-V4.1-Flash，包含投机解码、异步调度、结构化输出等优化，但缺少 KV 缓存管理、跨机分工和副本负载均衡等组件，只覆盖离线推理，完整生产服务仍需自行补齐外围设施。配套的 deepseek-recipe 库（Rust 和 Python 版）帮助复现官方 API 的输入输出处理。硬件上首批支持英伟达 SM100（Blackwell 数据中心 GPU）和华为昇腾 950 NPU，较旧的 Hopper 架构未列入。DeepSeek 未说明如何解决去年提到的维护与部署难题。
文中可用工具
- DeepInferDeepSeek 开源的推理引擎，用于在自己的服务器上高效运行其模型
- deepseek-recipe配套库，处理 API 请求到模型输入的转换及输出加工，提供 Rust 和 Python 版本
- DeepSeek-V4.1-FlashDeepInfer 当前支持运行的 DeepSeek 模型
- FlashMLADeepInfer 包含的优化计算内核之一
- DeepGEMMDeepInfer 包含的优化计算内核之一
- DeepEPDeepInfer 包含的通信库之一
- vLLM第三方推理软件，此前开发者用它运行 DeepSeek 模型权重
- Search APIDeepSeek 向开发者开放的网页搜索接口，原文未说明具体用法
- Fetch APIDeepSeek 向开发者开放的抓取接口，原文未说明具体用法
工具与应用03
中国 AI 公司 DeepSeek 过去靠便宜的大模型打开名气，现在又进入搜索 API 市场。它开放了自己研发的搜索能力，推出 Search 和 Fetch 两个接口：Search 返回网页搜索结果（标题、链接、摘要），Fetch 把单个网页正文转成 Markdown 格式。每次成功请求收费 0.75 美元/千次，而且不需要额外调用模型，所以开发者即使使用其他公司的模型也能接入。此前开发者想在 DeepSeek 上联网搜索，往往要借助第三方服务，或在 agent harness 里额外发一次模型请求，慢且多花 token。这次把搜索单独做成接口，对做 AI 应用和智能体的人更省事、更便宜。目前 DeepSeek 未公开搜索架构细节，也不清楚是否已完全替换外部搜索供应商。
文中可用工具
- SearchDeepSeek 新开放的搜索 API，返回带标题、链接和摘要的网页搜索结果
- FetchDeepSeek 新开放的网页抓取 API，把单个网页内容以 Markdown 格式取回
- DeepSeek-V4.1-Flash-1017随搜索 API 一同发布的 V4.1 Flash 模型小幅更新版本
- ExaDeepSeek agent harness 支持的可替换搜索服务商之一
- PerplexityDeepSeek agent harness 支持的可替换搜索服务商之一
- Bocha此前为 DeepSeek 提供搜索 API 的中国 AI 搜索公司
- BingDeepSeek 隐私政策中提到的外部搜索 API 提供方示例
- Brave运营独立网页索引的搜索公司，文中作为自建搜索基础设施的例子
- Parallel自建爬取、索引、查询和排序基础设施的搜索公司
- Cloudflare Web Search APICloudflare 通过 AI Gateway 提供的搜索接口，可通过统一入口访问多家搜索服务商，目前处于 beta
- CeramicCloudflare Web Search API 的默认搜索服务商
推理与部署04
liveryalpineanemone2431/DeepSeek-v4-Flash-One-DGX-Spark · Run DeepSeek V4 Flash 0731 with EXL3 and DSpark speculative decoding on a single NVIDIA DGX Spark (GB10, 128GB).
该项目面向单台 NVIDIA DGX Spark（GB10，128GB）平台，提供运行 DeepSeek V4 Flash 0731 的打包方案，结合 EXL3 量化与 DSpark 投机解码以提升本地推理性能。仓库 README 主要以 Windows 下 exe 安装向导形式介绍下载、安装、首次配置与聊天使用流程，并声明安装后全部本地运行、无需联网。需要说明的是，README 中的硬件要求（Windows 10/11、16GB 内存、50GB 磁盘）与仓库元数据描述的 DGX Spark（GB10）定位存在不一致，实际部署条件、依赖与限制以官方仓库为准。
AI 编程05
WPH666-py/DeepAhead · 新一代多模态智能体 IDE（Rust + Tauri 2 / Vue 3）：DeepKing 同源升级，DSH / DSK / DSA / DSF 四种模式各由厂商原装工作流引擎驱动（DeepSeek Harness / kimi-code / astra-advisor / fable-orchestrator+fablewright），只烧 DeepSeek Token；含执行许可、多模态视觉、Persona 皮肤与插件生态。
DeepAhead 是一款面向开发者的多模态智能体集成开发环境，由 DeepKing 升级而来。底层采用 Rust + Tauri 2，前端使用 Vue 3 + TypeScript，将代码编辑、多模态 AI 辅助、多智能体工具调用、多语言运行、文件解析、版本控制与插件生态整合到同一桌面窗口。项目提供 DSH / DSK / DSA / DSF 四种工作流模式，共享 DeepSeek 运行时可与多模态视觉栈，支持执行许可审批、日志面板、上下文压缩、内置终端、CodeMirror 多标签编辑器、九工具 Agent 循环、多语言一键运行、Office/PDF 解析、Git 集成以及 VS Code 插件市场接入。
Agent 与自动化06
wenboxia/airadar · AIRadar · 每日定时运行的 AI 行业情报工作流
AIRadar 是一个定时运行的 AI 行业情报工作流，将 20 个分层信源经抓取、去重、打分后按综合分三路分流：高分自动发布、中等分数每周交人审批、低分丢弃留档，并沉淀为可检索的 AI 行业知识库。项目采用三维价值分（相关度/新颖度/长期价值）打分，提供每周 12 条的人工审批单、三条降级链（内容、模型、业务）和分层记忆机制，并配套数据完整性、打分路由、分类稳定性、摘要忠实度与模型选型等评测脚本。
应用工具07
dshworks/awesome-dsh-plugins · Spam-filtered, open-data registry of DeepSeek Harness (dsh) plugins, bundles, and skills.
这是一个面向 DeepSeek Harness（dsh）生态的开放数据注册表，收录 13,756 条经反垃圾过滤的插件、bundle 与 skill 条目，来自 7,905 位作者、覆盖 17 个功能领域。每条记录都附带其安装路径被证实所在的文件与所核对的 dsh 版本，并提供可编程访问的 plugins.json 与 stats.json；同时提供可筛选、可排序的在线 gallery 页面，用于发现和比对 dsh 插件。