DeepSeek V4.1 Flash新版登顶Agent Arena开源模型榜,位列总榜第11
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MiniMax M3.1 Flash上线,性能全面加强,速度提升3倍,价格降低70%
火星财经消息,MiniMax正式发布新一代Flash模型M3.1 Flash。此前以匿名身份处理了超过 200T Token 的 Space Bunny 模型,正是 MiniMax M3.1 Flash 的早期版本。作为新一代 Flash 模型,M3.1 Flash 在 Agentic 任务、编程、Computer Use 及网络安全能力等方面实现了代际的提升,同时线上推理速度提升了近 3 倍,使用成本降低了 70%。据MiniMax预告,追求更高智能上限的Pro版本将于不久后推出。(财联社)
MiniMax 推出新一代极速文本模型 M3.1-Flash-Preview
PANews 9月27日消息,MiniMax 公布其最新文本模型 M3.1-Flash-Preview,已在 MiniMax Code 正式上线。该模型定位为日常开发场景,官方称其在代码开发中可用于快速修复 bug 与实现完整功能,强调响应速度与稳定性。MiniMax 同时在 MiniMax Code 推出限时活动:自 9 月 28 日至 10 月 7 日(UTC+8),用户每日签到可获得 2 倍积分,适用于包括 M3.1-Flash-Preview 在内的代码模型,以及用于生成视频的 H3 模型。
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。
B.AI 将 DeepSeek V4.1 Flash 无缝升级至 1017 最新版本
火星财经消息,10 月 19 日,B.AI 平台宣布,DeepSeek V4.1 Flash 已无缝升级至最新的 V4.1 Flash-1017 版本,在响应速度、推理质量与运行稳定性等方面进一步优化,为开发者与用户带来更高效、更智能的 AI 体验。此次升级延续无感切换方式,用户无需更换模型 ID,现有 API 调用与工作流配置均可保持不变,即可直接调用新版模型能力,大幅降低迁移与适配成本。B.AI 表示将持续跟进前沿模型迭代,为开发者提供更稳定、更高性价比的模型服务。
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。
MiniMax把OpenAI新Agents API做成开源版,Codex、Claude Code都能接
动察 Beating AI 快讯,MiniMax 开源 OpenAgentCore,做了一套兼容 OpenAI Agents API 的自托管实现。开发者可以继续使用 OpenAI 官方 SDK,只需要换掉 API 地址,后台运行的 Agent 可以选择 Codex、Claude Code 或 MiniMax Code。 Agents API 可以理解成一套「调用 Agent 的统一接口」。普通模型 API 主要负责一问一答。Agent 要连续干几个小时甚至几天,还要管理上下文、调用工具、协调子 Agent、保存任务进度。OpenAI 的 Agents API 把这些能力放到一个长期运行的 Session 里统一管理。 OpenAI 官方版本使用 OpenAI 托管的 Codex 执行框架。开发者可以自己选择代码在哪运行,但 Agent 的任务编排、上下文管理和运行状态仍由 OpenAI 负责。OpenAgentCore 则把这套后端也交给开发者自己部署。