AI 资讯

10 月 17 日下午 4 点多，DeepSeek 发布了一次版本更新。 官方公告的开头没有摆跑分，先讲了一件更朴素的事：新模型更快、更省，任务运行时间和输出长度都缩短了。同一篇公告里还夹着两条容易被忽略的信息，搜索接口对外定价 5 元一千次，模型权重直接开源。 跑分是常规动作，价格和权重是结构性动作。后者对普通人的影响更大。 01 这次到底更新了什么 更新的是 DeepSeek-V4.1-Flash，新版本号 V4.1-Flash-1017。网页端、APP 和 API 已经同步切换。 API 调用方式没变，模型名仍然是 deepseek-flash，价格也没变。换句话说，你不用改代码就能用到新版本。 能力提升的幅度不小。几个关键指标：HLE 从 36.8 升到 42.6，Terminal-Bench 4.0 从 31.2 升到 42.3，ProgramBench 从 20.3 升到 29.1。DeepSWE v1.1 从 74.2 到 77.0，NL2Repo-Bench 从 65.4 到 68.2。 更值得记的是公告里的另一句：在提升性能的同时，缩短了任务运行时间与输出长度。 这意味着同样的任务，花的时间更少、消耗的 token 更少。官方给的判断是，在多个 Harness 下达到了新的性能与成本的最优组合。公告还点名针对 DeepSeek Harness、腾讯 CodeBuddy、WorkBuddy 这几个平台框架做了优化，Harness 需要升到 0.2.1-rc.1 以上。 02 搜索接口 5 元一千次，这定价是个信号 这次最实在的变化，是 DeepSeek 把自研搜索能力开放成了 API。 Search 和 Fetch 两个接口，价格都是 5 元每千次。换算一下，单次调用不到一分钱。官方披露的背景是，这套搜索引擎平时要处理每天来自全球的数亿次搜索请求，索引覆盖千亿级网页，支持多语言，实时返回结果。 还有一个细节值得注意：它专门提到了对抗 SEO 作弊、GEO 操纵和低质 AIGC 的过滤机制。这句针对的是当下一个真实问题，搜索结果的污染正在变成 AI 应用的隐形故障源。 为什么这件事比跑分重要。 搜索是 AI 应用最常用的入口。做行业日报、做竞品监控、做资料整理，底层都是同一件事：先搜到可信的内容，再让模型加工。这一步过去要么自己爬，要么买第三方搜索 API，成本与合规都得自己扛。5 元一千次的价格，把这个环节变成了可以随手接入的基础件。 03 权重开源，和一条明确的时间线 同一天，DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的模型权重在 HuggingFace 和 ModelScope 上放出，可以直接下载。 开源加搜索 API，等于把两层地基同时让出来。你有算力就能私有化部署，数据不出内网；你没算力就直接调 API，按次付费。 公告里还有一条带日期的话，很多人容易漏掉。目前在 DeepSeek Harness、Claude Code、Codex 里使用 DeepSeek API 时，已经能通过服务端工具调用访问 Search 和 Fetch，这部分调用现在不计费，从北京时间 2026 年 11 月 1 日 0 点开始按次收费。 半个月的免费期。这段时间跑通流程的人和等到计费后再动手的人，成本结构不一样。 04 许愿式编程，门槛挪了个位置 新版本还有一个方向性变化，官方称之为「许愿式编程」。 技术上说的是基于自反馈的强化学习训练，提升了从零开始构建完整项目的能力，覆盖游戏开发和 3D 建模。公告给的例子包括故宫的 3D 建模、网页版赛车游戏、用 Godot 引擎复刻《传送门2》，还有一个叫 Valley of Ages 的 3D 场景，动态展示从史前时代到现代的发展过程。 这些例子的共同点是，提示词很少，参考素材也少，交互轮次极短。 需要克制地说一句：这些是官方挑选的展示案例，不等于任意复杂项目都能一把过。真实工程里的需求变更、依赖冲突、性能调优，模型还接不住。 但它指向的趋势是清楚的。门槛从「会不会写代码」，挪到了「能不能把需求说清楚」。前者靠练习积累，后者靠对业务的理解，而后者恰恰是普通职场人的存量优势。 05 现在能做的三件事 三件本周就能动手的事。 第一，搭一条自己的信息流。用 Search 接口按固定主题抓内容，交给模型做摘要，每天固定时间出一份简报。11 月 1 日之前，这部分调用还是免费的。 第二，把敏感数据场景往开源权重上放。合同、内部文档、客户资料这类不能出内网的东西，下载权重本地跑，比调云端 API 更省心。 第三，跑通工具链。Harness 升到 0.2.1-rc.1 以上，把 CodeBuddy、WorkBuddy 这类你已经在用的框架接上新模型，趁免费期把流程调顺。 写在最后 DeepSeek 这一轮的动作，跑分只是包装，真正的内容是把搜索和权重同时放开。 一家模型公司开始给搜索定价、给权重开源，说明它判断竞争的重心已经不在模型本身。对使用者来说，这意味着能力更便宜、更可得，也意味着「我用了 AI」不再是优势。 资料来源：DeepSeek API 文档更新日志（2026 年 10 月 17 日）；深度求索官方公众号《DeepSeek V4.1 Flash 新版本：许愿式编程一键成真》（2026 年 10 月 17 日 16:11）。文中基准分数与接口价格均引自上述来源。

- 价格（付费层级，美元/百万 token，取当前生效价）：输入 $2.00、输出 $10.00（含思考 token）、上下文缓存 $0.10 —— 均为 2026-11-30 前生效，自 2026-12-01 起分别调至 $4.00 / $20.00 / $0.20。 - 缓存仅限隐式缓存（不支持显式缓存）；批量 API 五折，另有 Flex 推理与优先级推理档；免费层级不可用，也不包含在 Google AI Pro 方案内。 - 接地工具：依托 Google 搜索与 Google 地图各每月 5,000 次免费（在所有 Gemini 3 及更新模型中共享），超出后按每 1,000 次请求 $14 计费。 - 对比：输入价 $2.00 已超过 Gemini 2.5 Pro（$1.25），为 Google 现有模型中最贵；输出 $10.00 与 2.5 Pro 持平，是 3.8 Flash（$3.75）的约 2.7 倍。价格已同步入本站模型价格库。 - 定位：Google 旗舰推理模型，面向复杂软件工程、深奥的数学与科学问题、自主多步智能体，以及最长 100 万 token 的长解码生成。 - 上下文窗口 1,048,576（输入输出统一计）；默认同步输出 65,536，开启长解码最多 1,048,576。 - 多模态输入：文本、图片、视频、音频、PDF；输出为文本。 - 思考（Thinking）分低/中/高三档；支持代码执行、函数调用、结构化输出、文件搜索、网址上下文。 - 智能体能力：代理视频理解（默认 static）、计算机使用（预览版）、搜索接地与 Google Maps 接地。 - 不支持：图片生成、音频生成、Live API、显式缓存。 - 模型代码 gemini-4-argon（稳定版），2026 年 10 月更新，已在 Google AI Studio 上架；模型卡片见 deepmind.google。

Meta 发布 Muse Wonder 系列，包含 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full 两个型号，是其迄今最强模型，定位个人与专业智能体（personal & professional agents），也是 Meta 重建 AI 体系 14 个月后在 scaling ladder 上的下一步。模型在吉瓦级（gigawatt-scale）Prometheus 数据中心训练。 核心能力： - Active Memory：跨对话携带关于用户的重要上下文，并在任务需要时主动检索相关细节——官方认为这是有用个人智能体最关键的一步。 - Active Focus：围绕有挑战的目标持续努力——尝试替代方案、绕过阻塞、适配新信息，必要时向用户追问，并在执行重要操作前确认。评测用 FocusBench 与 SWE-Marathon（长周期软件工程）。 - 专业领域：法律、金融、健康等领域的评测，包括 Harvey 的 Legal Agent Benchmark（LAB），要求模型基于源文档按详细指令产出法律工作成果。 - 前沿编码：两个模型在个人/专业智能体、记忆、编码类基准上取得 SOTA，覆盖从小应用到复杂软件的项目。 - 泛化能力：官方分析指出，鉴于更强的基座模型，Muse Wonder Full 在未针对训练的任务（out-of-distribution）上表现超出 Muse Spark 1.3 趋势线的预测。 可用性：Muse Wonder 当日通过 Meta Model API 与 Muse Code 提供；Muse Wonder Full 当日面向 Muse Code 订阅者。Muse Wonder 不久后将驱动 Muse 产品体验（先向订阅者开放），也用于 artifact 生成等需要更强智能的任务，未来还将基于它开发面向所有 Muse 用户的专用模型。 安全：官方称 Muse Wonder 是其迄今最对齐（most aligned）的模型，在 CBRN 与网络滥用防护上提供迄今最强保障，同时按 Meta Superintelligence Scaling Framework 保留防御性网络能力的访问；完整的安全评估报告「即将发布」。

- 上月 OpenAI 已面向付费用户推出首批 GPT-6 模型；本次推出为每周使用 ChatGPT 的 12 亿人构建的新 GPT-6 模型。 - Intelligent UI：ChatGPT 可快速给出完全可交互的用户界面，让日常回答更视觉化、复杂概念更易学，也能仅凭描述当场生成一个解决问题的小工具。 - 官方示例：拆解 7 速自行车的车架、轮组、传动、刹车、座舱五个系统，点选任一系统查看其作用。 - 页面章节包含 How Intelligent UI works、Frontier Intelligence – delivered more quickly、Deploying GPT-6 safely、Availability、What comes next。

- EmbeddingGemma 2 定位：端侧（on-device）多模态 embedding 最强开放模型，原生把文本、图像、音频与视频的组合映射进统一 embedding 空间。 - 上一代 EmbeddingGemma 一年前的目标是为消费级硬件上的高质量文本 embedding 提供轻量选择，下载量已超 2000 万，被用于端侧搜索与隐私优先的 RAG。 - 作者为 Google DeepMind 研究工程师 Sahil Dua 与 Henrique Schechter Vera。

- Gemini 4 Argon 在三类复杂工作流上交付前沿表现：真实世界的软件工程、法务与金融等企业知识工作、网络安全防御。 - 具备业界领先的 1M token 上下文上限，用于深度、多步问题求解；擅长编程、金融研究、法律文书与自主化的网络安全漏洞修补。 - 当前通过 Fairwind Program 面向可信的网络防守者推出；Google 强调在更广泛的公开发布前，优先保证安全与严格测试。 - 由 Google DeepMind SVP 兼 Google 首席 AI 架构师 Koray Kavukcuoglu 署名发布。

- 非对称模型结构：DeepSeek V4.1 Flash 为 552B 参数 MoE，采用全新 Causal-Encoder-Decoder 结构，输入输出不对称，输入激活 8B、输出激活 16B，成本显著低于已知同尺寸模型；配合新的预训练与更大规模强化学习后训练，在 Agentic Benchmark 上超越包括 DeepSeek V4 Pro 在内的旗舰模型。 - 更少缓存：对 HBM 的需求降至上一代的 1/4、SSD 降至 1/8；相对初代模型 KV Cache 已缩小 437 倍，大幅降低 Agent 类任务的使用成本。 - API 支持：模型名改为 `deepseek-flash` 即可调用；V4 Flash 与 V4 Flash Vision Exp 已下线，旧名 `deepseek-v4-flash`、`deepseek-v4-flash-vision-exp` 暂时路由到 V4.1 Flash；北京时间 2026-09-14 12:00 起至 V4.1 Pro 上线前，`deepseek-v4-pro` 请求全部路由到 V4.1 Flash 并按其单价计费。 - 定价调整：V4.1 Flash 下调定价，新价于 2026-09-10 12:00 生效；继续采用峰谷定价，闲时价格为高峰时段的一半。 - 开源：模型与技术报告已在 Hugging Face 发布（DeepSeek-V4.1-Flash）。

- 原生多模态：GLM-5.3-Flash 原生融入视觉能力，能主动观察界面、渲染与交互反馈并持续迭代改进，实现代码、浏览器与图形界面的协同闭环。 - 极致高效混合架构：采用线性注意力与稀疏注意力混合架构，总参 320B、激活 18B，计算量与 KV 缓存较 GLM-5.3 大幅降低。 - 超越 Coding 的专业工作伙伴：拓展至 Office 文档与金融研究工作流，自主拆解复杂目标、调用工具、检查优化输出。

- MiniMax H3 是新一代开放通用多模态视频模型。 - 面向由文本、图像、视频与声音共同构成的多模态上下文，统一理解创作意图，完成更加自然、连贯的生成与表达。