DeepSeek-V4.1-Flash-1017 更新模型并提升推理与编程能力
DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，这是 DeepSeek-V4.1-Flash 的小版本更新，重点改进推理、编码、智能体任务和视觉基准表现。
推荐理由：材料提供了模型更新、代表性基准成绩、推理部署参数及开源许可信息，便于比较版本变化与实际使用成本。
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Hugging Face：deepseek-ai 新模型精选AI 评分6565
Hugging Face：deepseek-ai 新模型精选AI 评分8787 DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash 多模态 MoE 模型
DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash，这是一款拥有552B主干参数、支持1M token上下文的多模态MoE模型，可原生处理图像和文本。
推荐理由：模型将1M token上下文与每token仅8B或16B激活参数结合，并量化了KV cache压缩效果，为高输入量智能体工作流提供成本对照。
Hugging Face：deepseek-ai 新模型精选AI 评分7373 DeepSeek 发布 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 实验性多模态模型
DeepSeek 发布 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp，这是 DeepSeek-V4 系列首个实验性多模态模型。该模型在 ApexBench 的 Pass@1 得分由 26.2 提升至 36.5，Agents' Last Exam 得分由 25.2 提升至 27.3，文本 Agent 任务表现与 DeepSeek-V4-Flash-0731 相当。
推荐理由：仓库提供提示词编码、最小推理实现和基准结果，并给出 vLLM、SGLang 部署方式，便于评估与复现。
Hugging Face：deepseek-ai 新模型精选AI 评分8282 DeepSeek 发布 DeepSeek-V4-Pro-0813 正式版模型
DeepSeek 正式发布 DeepSeek-V4-Pro-0813，取代 Preview 版本，并加入 DSpark 推测解码模块以增强智能体能力。模型在 HLE、Terminal Bench 2.1 和 DeepSWE 等基准中取得 42.7/60.0、87.9 和 62.7 的成绩，reasoning_effort 现支持 low、high、max 三档。
推荐理由：DeepSeek-V4-Pro-0813的正式版本、评测数据与部署配置齐全，便于开发者比较其智能体和编码表现并评估落地方式。
Hugging Face：deepseek-ai 新模型精选AI 评分7373 深度求索发布 DeepSeek-V4-Flash-0731 正式版
深度求索正式发布 DeepSeek-V4-Flash-0731，取代此前预览版，并强化 Agent 能力，模型结构与 DeepSeek-V4-Flash-DSpark 相同，附带 DSpark 推测解码模块。
推荐理由：该发布提供模型结构、推理档位、编码方式及 vLLM、SGLang 部署配置，便于开发者评估并部署 Agent 工作流。