DeepSeek V4.1算子作者谈AI冲击：我不得不把才华埋葬在昨天
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DeepSeek Harness底座Cordis有了Rust实现：DimAgent准备用它重构
动察 Beating AI 快讯，DimAgent 创始人 Han Cheng 开源插件运行时 Rutis，并表示接下来会用它支撑 DimAgent 的新架构。Rutis 用 Rust 重新实现了 Cordis 的核心设计，后者正是 DeepSeek Harness 使用的底层插件框架。 DeepSeek Harness 用 Cordis 管理模型、工具、会话、Agent Loop 等组件。每个组件都可以做成插件，只声明自己需要和提供哪些服务，Cordis 负责启动、卸载、依赖变化和资源清理。 Rutis 把这套机制搬到了 Rust，同时支持 TypeScript、JavaScript 和 Python 插件。不同语言的插件可以互相调用，也可以分布在不同进程和机器上运行。现有 Cordis 插件也可以直接接入，不需要全部重写。
DeepSeek提出Super-agent架构设计，探索更自主的Agent系统
PANews 10月31日消息，据IT之家报道，DeepSeek Harness官方团队发布《Super-agent设计探索：迈向更自主的Agent系统》，介绍其面向工程实践的Super-agent架构。DeepSeek称，现有Agent以单一Session为单位，用户并行处理多任务时需手动切换，通常只能同时跟进3至5个活跃Session，还面临单会话阻塞、上下文混乱和本地离线后任务停止等问题。 DeepSeek将Super-agent的特征归纳为连续、高效、主动和持久，整体架构由Router与Worker双层结构、事件驱动、面向人的交互、计算与状态及环境分离、Watchdog五部分组成。
DeepSeek V4.1 Flash新版登顶Agent Arena开源模型榜，位列总榜第11
PANews 10月20日消息，AI模型评测平台Arena宣布，DeepSeek-V4.1-Flash-20261017（Max）已位列Agent Arena开源模型第一、总榜第11。基于约7500次真实使用会话，该模型相对平均模型的综合净改善约为5.1%，单任务成本中位数约0.20美元。该版本在任务成功确认、用户正负反馈、Bash命令执行可靠性及可引导性四项指标中均位列开源模型第一，其中任务成功确认指标位列总榜第8。
梁文锋署名DeepSeek发新论文，剑指大规模Agent训练
PANews 9月23日消息，据新浪财经报道，DeepSeek创始人梁文锋署名的最新论文公开，首次系统发布了 DeepSeek的Agent 训练沙盒平台DSec(DeepSeek Elastic Compute)的技术细节，作者名单超过130人，梁文锋在列。论文显示，DSec平台的规模非常庞大，其中一个生产单元由约:160个CPU节点、3万核、250TB内存构成，托管PB级镜像。能力方面，DSec平台单日服务约300万个沙盒，峰值并发超过38万个，创建速度超过每秒5000个，单个训练任务最多可以一次性拉起3.2万个沙盒。
DeepSeek披露单GPU每小时可创造38美元计费收入，AI推理盈利能力引发关注
动察 Beating AI 快讯，DeepSeek 近期开源推理框架 DeepInfer，并披露其集群每天可处理 155 万亿 Token。按照 DeepSeek API 谷时价格折算，平均每 GPU 小时对应约 38 美元的理论计费收入，若按全年不间断运行计算，年化计费收入超过 33 万美元。 DeepSeek 通过专家并行、推测解码、异步调度及 KV Cache 优化等技术提升推理效率，但上述数字属于理论计费收入，并不等于实际营收或利润。实际收益还取决于 GPU 利用率、付费请求比例、硬件与电力成本，以及服务延迟等因素。 AI 行业正面临需求增长与盈利压力并存的局面。一方面，中小企业 AI 应用及 Agent 部署需求持续升温；另一方面，模型训练、推理服务和基础设施投入仍在侵蚀部分企业利润。据报道，CoreWeave 第二季度营收同比增长约 112% 至 25.75 亿美元，但仍净亏损 6.26 亿美元。 分析认为，推理效率提升有望扩大 AI 服务的利润空间，但高效生产 Token 并不必然意味着商业盈利。随着模型调用量增长，企业仍需解决算力成本、服务定价和客户付费意愿之间的平衡问题。
DeepSeek把AI编程卷进「许愿时代」：从零造3D游戏，DeepSWE跑分超Opus 5
动察 Beating AI 快讯，DeepSeek 将 V4.1 Flash 升级至 1017 版本，网页端、App 和 API 已同步切换，新模型权重也已按 MIT 协议开源。 官方测试中，DeepSWE v1.1 软件工程任务通过率从 74.2% 提升至 77.0%，超过 Claude Opus 5 的 74.0%。Terminal-Bench 4.0 从 31.2% 提升至 42.3%，但仍低于 Opus 5 的 51.8%。按照官方公布的成本曲线，达到 77% 通过率的配置，每题平均仅花费约 1.3 元。不过，对比对象是 Opus 5，而非更新的 Opus 5.5。 新版本重点强化了「许愿式编程」，也就是只给出简单需求，让 AI 自行规划并完成整个项目。DeepSeek 利用自反馈强化学习改进这类能力，并展示了故宫 3D 场景、网页版赛车游戏，以及基于 Godot 引擎的《传送门 2》复刻。官方称，新模型完成任务的时间和输出长度均有所减少，还针对 DeepSeek Harness、腾讯 CodeBuddy 和 WorkBuddy 做了优化。 此外，DeepSeek 首次向开发者开放自研搜索引擎的 Search 和 Fetch API。开发者可以让 Agent 直接搜索网页、抓取正文。两个接口均按成功请求计费，每千次 5 元。通过 Claude Code、Codex 内置网页搜索功能触发的 Search 请求，前两周暂免接口调用费。