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你有没有想过一个问题： 我们平时选模型，到底有多少是因为它真的好用，又有多少是因为它便宜？

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刚刚，DeepSeek V4 进行了一次更新。新推出了投机解码（Speculative Decoding）框架 DSpark，并同步开源了支撑该版本的全栈推测性解码框架 DeepSpec。DeepSeek-V4-Pro-DSpark 并非全新架构模型，而是在 DeepSeek-V4-Pro 基础上引入了推测性解码模块。此次更新的重点在于工程落地，而非模型能力本身的迭代。

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同样是进顶尖 AI 公司当工程师，在中国你只要 1.6 年经验，在美国却得熬到 5.5 年。换句话说，一个中国应届生刚拿到毕业证，就可能坐在 DeepSeek 的工位上调大模型；而他的美国同行还得在别的公司再「实习」四年，才够格投一份前沿 AI 实验室的简历。

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可能是全球首家「AI 原生金融组织」。

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斯坦福胡佛研究所追踪了 DeepSeek 七篇论文背后 356 名研究者的完整职业轨迹。美国培养出的最优秀 AI 人才正在大规模回流中国，而中国本土管道已经能独立产出前沿模型的核心贡献者。

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关于 DeepSeek 的融资信息，已经漫天遍野。已知信息，「elsewhere」不再赘述。以下，是我们了解到的一些未被展示过的故事或情节。先说那场投资人会议，也就是那个口耳相传的“四小时会议”。

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最新测试显示，模型抱团后实力明显升级：Opus 4.8+GPT-5.5>Fable 5；Kimi K2.6+ DeepSeek V4 Pro+Gemini 3 Flash=Fable 5。能力追上了，开销还减半。根据官方定价，相比Fable 5，Kimi K2.6+ DeepSeek V4 Pro+Gemini 3 Flash这套平价阵容，成本降幅接近80%。

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近日，普林斯顿大学的研究团队发布了一篇新论文，提出了一个名为 Goedel-Architect 的智能体框架。他们用的核心模型，是国内开源大模型 DeepSeek-V4-Flash。

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Hunter Bown 没想到，自己会在差点因职业转型陷入困境后，被一个开源项目重新推回牌桌。

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网上有条帖子炸了，稳定复现，通过 API 问 Claude Opus 4.8 你是什么模型。回答是：Qwen，或者 DeepSeek。重要的事说三遍：必须是通过 API，必须是通过 API，必须是通过 API。因为网页端有系统提示词，会做二次处理。