MiniMax 发布 M3.1 Flash 推理模型，单任务成本约 0.22 美元
MiniMax 发布推理模型 M3.1 Flash，在 Artificial Analysis 智能指数上得分 42，比上一代 M3 高 13 分，单任务成本不到其一半。
推荐理由：原文用多项基准和单任务成本对比 MiniMax 与 DeepSeek 的新模型，可看出中国低价推理模型的竞争位置。
DeepSeek
全部主题DeepSeek（深度求索）的模型发布、开源权重与技术报告——开源大模型价格与性能双卷的风向标。
最新精选
第 1–16 条 · 共 16 条The Decoder精选AI 评分7878
The Decoder精选AI 评分8282 DeepSeek V4.1 Flash 1017 发布：智能体任务超越更大竞品，单任务成本大幅下降
DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，已在官网、App 和 API 上线，并在 Hugging Face 与 ModelScope 开源模型权重。
推荐理由：DeepSeek 小尺寸 Flash 模型在智能体编码任务上以更低单任务成本超过更大竞品，同时开放内部搜索 API。
The Decoder精选AI 评分7676 GPT-6-Astra 在 TheoPhysEval 上解出 50 道物理题中的 49 道，每题约 2.40 美元
一项新基准让商用 AI 智能体在无人类提示下求解理论物理研究题，运行在 OpenAI Codex 环境中的 GPT-6-Astra 答对 50 题中的 49 题（98%），平均每题成本不到 3 美元，整轮约 116 美元。
推荐理由：这份基准把理论物理的常规计算题交给多个商用智能体，并给出成本与错题归因，可用来判断智能体在科研流程中的实际位置。
The Decoder精选AI 评分7878 AI 黑客工具疑助单人攻破多家韩国银行
CrowdStrike 报告称，一名疑似中文使用者于 2026 年 9 月底至 10 月初攻击多家韩国金融机构并窃取大量数据，仅新韩银行就有超过 25000 条含姓名、联系方式、收入和信用额度的记录被窃。
推荐理由：CrowdStrike 披露的攻击案例显示 AI 渗透工具已能支撑单人短时间攻破多家金融机构，可据此观察自动化攻击的现实门槛。
The Decoder精选AI 评分7878 宁德时代与腾讯领投 DeepSeek 新一轮融资，公司计划 2027 年 IPO
据 Bloomberg 报道，DeepSeek 新一轮融资接近至少 120 亿美元，最初目标约 75 亿美元、估值约 750 亿美元，知情人士称总额可能接近 150 亿美元，宁德时代与腾讯出资份额最大。
推荐理由：融资规模与投资方构成显示 DeepSeek 在 V4-Flash 后的资本热度，也给出其 2027 年 IPO 与自研芯片的路径。
Hugging Face Blog精选AI 评分8888 DeepSeek-V4 发布：面向智能体任务的百万 token 上下文
DeepSeek 发布 V4，在 Hub 上提供两个 MoE 检查点：DeepSeek-V4-Pro 总参数 1.6T、激活 49B，DeepSeek-V4-Flash 总参数 284B、激活 13B，均支持 1M token 上下文窗口。
推荐理由：原文给出 V4 在长上下文推理成本与智能体后训练上的具体设计，可据此判断开源模型跑长任务时的部署取舍。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 发布 2026 春季开源 AI 生态报告
Hugging Face 发布《State of Open Source on Hugging Face: Spring 2026》，基于平台数据梳理过去一年开源 AI 生态变化。
推荐理由：Hugging Face 官方基于平台数据梳理开源 AI 一年变化，可看到中美下载份额、小模型与机器人子社区的走向。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 分析全球算力格局变化：中国开源模型与国产芯片的相互牵引
Hugging Face 发布分析文章，指出中国开源权重模型的推理已开始由华为 Ascend、寒武纪等国产芯片承载，部分模型开始用国产芯片训练。文章认为美国出口管制与中国芯片产能提速高度相关，算力稀缺也促使 DeepSeek 的 MLA、GRPO 等效率创新走向开源，并推动 CUDA 之外的软件生态成形。
推荐理由：梳理中国开源模型与国产芯片互相牵引的路径，帮助读者理解算力受限如何影响模型架构与部署选择。
Hugging Face Blog精选AI 评分7676 Hugging Face 解读 DeepSeek-V3 0324：改用 MIT 许可，数学与代码基准大幅提升
DeepSeek-V3 0324 本周上线 Hugging Face Hub，架构与初代 DeepSeek-V3 相同，但许可从自定义协议改为 MIT，改进重点是指令遵循、代码与数学能力。
推荐理由：梳理了 DeepSeek-V3 0324 的基准提升与 MIT 许可变化，并给出多种本地部署与量化运行方式。
Hugging Face Blog精选AI 评分6767 Open R1 更新第三期：发布 OlympicCoder 7B/32B 代码模型与 IOI 基准
Hugging Face 的 Open R1 项目发布 OlympicCoder-7B 和 OlympicCoder-32B 两个代码模型，基于 Qwen2.5 Coder Instruct 微调，在 IOI 问题上超过 Claude 3.7 Sonnet 等闭源前沿模型，OlympicCoder-32B 还超过 o1-mini 和 DeepSeek-R1。
推荐理由：Open R1 复现 R1 代码推理配方，给出数据集、IOI 基准与两个开源模型，并附训练经验。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 Hugging Face 用 Math-Verify 重评 Open LLM Leaderboard 全部 3,751 个模型
Hugging Face 用 Math-Verify 替换旧评测器，重新评估了 Open LLM Leaderboard 上提交过的全部 3,751 个模型。旧评测器因答案格式、SymPy 解析和答案比对问题误判正确答案，替换后模型平均多解出 61 道题，MATH 子集平均提升 4.66 分，Algebra 与 Prealgebra 分别提升 8.27 和 6.93 分。
推荐理由：原文给出评测器替换前后的具体差异与榜单变化，读者可据此判断数学评测口径对模型排名的影响。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Open R1 发布 OpenR1-Math-220k 数学推理数据集
Open R1 项目发布首个大规模数学推理数据集 OpenR1-Math-220k，在 512 张 H100 上用 vLLM 和 SGLang 本地生成 80 万条 R1 推理轨迹，经 Math Verify 与 Llama3.3-70B-Instruct 过滤后保留 22 万道题。
推荐理由：Open R1 项目公开了 220k 数学推理数据集的构建流程与本地生成方案，读者可据此复现或迁移到其他领域。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 Open-R1 更新：复现 DeepSeek-R1 评测、训练管线与合成数据生成进展
Hugging Face 的 Open-R1 项目发布首周进展，已在 MATH-500 上复现 DeepSeek-R1 蒸馏系列模型的报告分数，并搭建了公开评测排行榜。
推荐理由：Open-R1 一周进展汇总了复现 DeepSeek-R1 评测、GRPO 训练与合成数据生成的实测细节，可供关注开源复现路径的读者参考。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 Mini-R1：用 GRPO 和 Countdown Game 复现 DeepSeek R1 的 aha moment
作者用 GRPO 和 Countdown Game 训练 Qwen2.5-3B-Instruct，在 4x H100 上复现 DeepSeek R1 的 aha moment，450 步后解题成功率约 50%。
推荐理由：完整复现流程与训练观察，读者可据此理解 GRPO 如何让模型自发形成推理格式。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 发起 Open-R1 项目，完整复现 DeepSeek-R1
Hugging Face 发起 Open-R1 项目，计划系统重建 DeepSeek-R1 的数据与训练流程。DeepSeek 虽开放了模型权重，但未公开训练数据集和代码，Open-R1 将分三步复现：蒸馏高质量推理数据集复现 R1-Distill 模型、复现 R1-Zero 的纯 RL 流程、展示从 base model 到 SFT 再到 RL 的多阶段训练。
推荐理由：Hugging Face 公开了复现 DeepSeek-R1 数据与训练流程的三步计划，读者可了解开源推理模型补全路径。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 NuminaMath 如何赢得首届 AIMO 进步奖
Numina 与 Hugging Face 合作的 NuminaMath 7B TIR 赢得首届 AIMO 进步奖，在私有测试集 50 题中解出 29 题。方案基于 DeepSeekMath-Base 7B 两阶段微调，先用数十万条 CoT 数据训练，再用约 6 万条工具集成推理数据训练，推理时采用 SC-TIR 解码，生成 N=48 个候选、深度 M=4 并做多数投票。
推荐理由：获胜方案完整公开了数据构建、两阶段微调与 SC-TIR 解码细节，可迁移到其他推理任务。