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DeepSeek开源真香！vLLM/SGLang连夜性能反超，推理速度卷出新高度
DeepInfer 开源不到一周，vLLM 和 SGLang 就交出升级包，吞吐差距缩到 6%，预填充提升三成以上；DeepSeek 把打磨后的实现公开，两家接着吸收优化，竞速直接白热化。
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“DeepSeek们”在意算力，不在意Meta王炸
Meta开源模型Muse Spark Open来势汹汹，但在开源排行榜上仅与DeepSeek V4.1 Flash持平，国产开源模型的领跑地位依然稳固。真正的较量已转向算力：DeepSeek们纷纷自研芯片，超节点成为绕开单卡性能差距、比拼整体效率的捷径。本文解析这场从模型到芯片的全面竞争。
Kimi认错，还是得学梁文锋
K3.1 Pro 发布不到 48 小时，月之暗面就为额度虚耗道歉并退还 25% 月费。性能冲上第一梯队，账单却让用户肉疼，隔壁 DeepSeek V4.1 Flash 走的是另一条路。
vLLM 反超 DeepSeek 专用引擎，大模型本地部署首选依然没变！
DeepInfer 开源后不少人担心通用推理引擎会被边缘化。SGLang 与 vLLM 几乎同时拿出相同基准的测试：在 DeepSeek V4.1 Flash 上，Prefill 吞吐与单步生成耗时追平甚至反超。
开源“印钞机”、每代降价90%，DeepSeek这几年那些「神播种」
DeepSeek 把内部推理框架 DeepInfer 开源，号称自家的印钞机。从 MoE、MLA 到开源周、再到 DeepInfer，这条路线把缓存命中折扣压到 97%，每百万 token 的价格一路降了九成。
狂揽千亿融资之后，DeepSeek 具身投资版图浮出水面
梁文锋最近密集约见具身智能创业者，三张底牌已落桌：物理躯干、具身大脑、全身运控。刚完成约千亿元融资、投前估值约五千亿元的 DeepSeek，正把大模型带出虚拟世界。
B 站上 DeepSeek 闹鱼灾了，我决定发起《大肥鱼清除计划》！
B站评论区突然被一群蓝色大肥鱼占领：一个叫 DeepSeek 鲸鱼娘在运营的账号，把选题、脚本、评论全交给 AI，播放量超过 200 万。鱼皮看不下去，写了个插件一键清屏，发起《大肥鱼清除计划》。
现在，梁文锋需要一个自己的“Tibo”
崔添翼两个月前还在请开发者帮新产品挑错，如今接手DeepSeek产品部：Harness与网页、App、开放平台团队整合，招聘页已挂出AI产品经理与Agent Harness两个方向。
DeepSeek四天三连击：模型升级、开放搜索，还开源了自己的「印钞机」
四天做了三件事：V4.1 Flash 新版本、开放自研搜索 API、推理框架 DeepInfer 开源。单看都是常规更新，连起来读，才看得出 DeepSeek 在补哪几块短板。
大模型厂商，为什么决定不了自己在具身智能的位置？
DeepSeek投资宇树、OpenAI自研机器人，看似都在入局具身智能，却走向了相反方向。商汤RoboDojo测试揭示关键：机器人完成叠碗任务耗时131分钟、成本19美元，物理交互的固定成本才是真正门槛。本文从成本结构出发，拆解四类玩家的站位与生存逻辑。
梁文锋把赚钱的秘密开源了
一周内，DeepSeek 连发自研搜索、推理框架和编解码组件，除了搜索 11 月起收费，其余全部开源，还公开了单卡每小时的收入。作者把这三样串成一条线，并拿可口可乐的灌装线做类比。
DeepSeek 开源推理框架：96% 的输入，都不用重新计算
DeepSeek 开源了 V4.1 Flash 背后的推理框架 DeepInfer，把一次请求拆成接入、Prefill、Decode 三段。顺着技术报告和部署问答看下去，前缀缓存命中率能做到 96%，投机解码与异步调度又各自省下一截算力。
