DeepSeek-V4-Flash API公测上线，Agent能力大幅升级

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NSA是一种硬件对齐且原生可训练的稀疏注意力机制，专为超快速长上下文训练与推理设计。其核心采用动态分层稀疏策略，结合粗粒度token压缩与细粒度token选择。通过针对现代硬件的优化，NSA在加速推理、降低预训练成本的同时不损失性能，在通用基准、长上下文任务及指令推理中匹配或超越Full Attention模型。

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DeepSeek 上线多模态视觉理解模型 V4-Flash-Vision-Exp，纯文本能力与 V4-Flash 正式版持平，多模态 Agent 能力接近 Opus-4.8。该模型通过 API 提供，图片按 token 计费，一张最多占 384 tokens，价格与 V4-Flash 一致。同期上线的 Files API 免费，支持图片上传后通过 file_id 复用。

DeepSeek-V4-Pro-0813 正式上线硅基流动 SiliconFlow，提供 Day-0 支持，具备 1M 上下文窗口及低/高/最大三档推理强度，更侧重编码、工具调用与智能体工作流，仍保持 MIT 开源协议。定价为输入 $1.32/M、输出 $3.96/M、缓存命中 $0.44/M。同系列 DeepSeek-V4-Flash-0731 则面向追求速度与成本效益的日常生产场景。

DeepSeek-V4-Pro 正式版已在 APP、网页端和 API 同步上线，模型名设为 deepseek-v4-pro 即可使用。其 Agent 能力显著提升，HLE （wo/w tools） 达 42.7/60.0，Terminal Bench 2.1 为 87.9。

DeepSeek 发布开源模型 DeepSeek V4 Flash 0731，在 Artificial Analysis 智能指数上得分 50，位列开源模型前三。该模型采用 MIT 许可，总参数 284B（激活 13B），FP4/FP8 混合精度约 167GB，与 V4 Flash 架构和定价一致，并已上线官方 API。

DeepSeek V4 Flash 正式版发布，模型结构和参数规模不变，仅重做后训练，Terminal Bench 2.1 从 61.8 涨至 82.7，DeepSWE 从 7.3 涨至 54.4。

新浪发布仅3B参数的VibeThinker-3B，在AIME26等数学编程基准上持平DeepSeek V3.2等大200-333倍的模型，LiveCodeBench超越所有20B以下模型，LeetCode竞赛解决123/128题超过GPT-5.2、Kimi K2.5等。但知识密集型GPQA-Diamond大幅落后。模型基于阿里Qwen2.5-Coder-3B，经SFT、强化学习、自蒸馏等多阶段后训练。研究提出"参数压缩-覆盖假说"：逻辑推理依赖少数可压缩模式，而广泛世界知识…

百度推出Unlimited OCR，一个3B参数的MoE模型，推理时仅激活500M参数。其核心创新Reference Sliding Window Attention（R-SWA）将KV缓存大小固定为Lm + n（n默认128），内存和延迟不随输出长度增长。模型基于DeepSeek OCR继续训练4000步，支持32K最大长度，通过DeepEncoder实现16倍token压缩。在OmniDocBench v1.5上整体得分93.23，超出DeepSeek OCR基线6.2…