X.PIN@thexpinAI 评分5656

小米 MiMo V2.6 Pro 进入 Arena 智能体排行榜第 19 名，输出价格为 $0.87 per million tokens，低于排在前面的 18 个模型。其每任务中位成本为 $0.10，与排名第 15 的 DeepSeek V4.1 Flash (Max) 并列为前 19 中最低。

inclusionAI 开源发布万亿参数思考模型 Ring-1T

inclusionAI 正式发布开源思考模型 Ring-1T，总参数 1 万亿、激活 50B，基于 Ling 2.0 架构和 Ling-1T-base，上下文经 YaRN 扩展至 128K，权重可在 Hugging Face 与 ModelScope 下载，并支持 Ling Chat 和 ZenMux 体验与 API 调用。

SiliconFlow@SiliconFlowAI精选AI 评分6767

DeepSeek-V4.1-Flash 在 SiliconFlow 实现 Day 0 上线。该模型为 552B MoE，prefill 约激活 8B、decode 约激活 16B，支持原生视觉和 1M 上下文窗口，KV cache 占用相比 V4 Flash 缩小约 4 倍，采用 MIT 协议开源。

DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash，API 价格同步下调

DeepSeek 正式发布 DeepSeek-V4.1-Flash，是全新模型结构系列中最小尺寸模型，具备原生多模态视觉理解能力，设计目标是能力上限更高、推理更快、吞吐更大。

最新开源模型盘点第 24 期：Motif-3、GLM-5.3、Hy4-preview 与开源模型许可证

智谱 GLM-5.3 从 MIT 转为自定义许可证，要求年收入超 100 亿美元的模型服务商通过 Z.AI 安全审查，但许可证未定义"关联方"。本期还收录 Motif-3（MIT 许可）、腾讯 Hy4-preview、Qwen3.8-Flash-Next（125B-A6B）等新模型。

SiliconFlow@SiliconFlowAIAI 评分6464

DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 现已上线 SiliconFlow，并可通过 OpenRouter 使用。该模型基于 V4 Flash 增加视觉理解，面向多模态任务与智能体，支持 1M 上下文，采用 MIT 协议，图片显示输入价格为 $0.44/M tokens，缓存输入 $0.028/M tokens，输出 $1.32/M tokens。

DeepSeek@deepseek_aiAI 评分6060

DeepSeek 宣布实验性多模态模型 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 上线 DeepSeek API 平台，文本能力（含 Agent、推理、世界知识）与 DeepSeek-V4-Flash 持平。

DeepSeek 发布实验版多模态模型 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp

DeepSeek 在 API 平台上线实验性多模态视觉理解模型 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp，通过设置 model='deepseek-v4-flash-vision-exp' 即可调用。

DeepSeek-V4-Pro 正式版上线，Agent 能力提升并支持 Responses API

DeepSeek-V4-Pro 正式版已在 APP、网页端和 API 上线，模型名 deepseek-v4-pro，API 调用方式不变。官方称 Agent 能力大幅提升，生产环境性能表现提升尤为显著，并公布 HLE (wo / w tools) 42.7/60.0、Terminal Bench 2.1 87.9、NL2Repo 61.5 等基准成绩。

开源模型盘点第23期：Laguna S2.1、Inkling 与 Kimi K3 展现开源模型在 Pareto 前沿的价值

本期开源模型盘点收录 Thinking Machines 首个模型 Inkling（975B-A41B 多模态 MoE）、Tencent Hy3（295B-A21B。

DeepSeek-V4-Flash 正式版 API 上线，Agent 基准远超 V4-Pro-Preview

DeepSeek-V4-Flash 正式版 API 上线公测，调用方式不变，模型名设为 deepseek-v4-flash 即可使用。

OpenRouter 评出 2026 年 6 月最值得关注的四款开放权重模型

OpenRouter 认为 2026 年 6 月最值得关注的四款开放权重模型是 DeepSeek V4 Flash、GLM 5.2、MiniMax M3 和 NVIDIA Nemotron 3 Ultra，并指出开放权重模型与美国前沿实验室的能力差距已连续 18 个月保持在 3-6 个月且未在扩大。

DeepSeek@deepseek_aiAI 评分4545

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DeepSeek API 上线 DeepSeek-V4-Pro 与 V4-Flash

DeepSeek API 已支持 V4-Pro 与 V4-Flash，兼容 OpenAI ChatCompletions 接口与 Anthropic 接口，base_url 不变，model 参数改为 deepseek-v4-pro 或 deepseek-v4-flash。

DeepSeek API 升级：deepseek-chat 与 deepseek-reasoner 均切换为 DeepSeek-V3.2

DeepSeek 宣布 API 的 deepseek-chat 和 deepseek-reasoner 均已升级为 DeepSeek-V3.2。deepseek-chat 对应非思考模式，deepseek-reasoner 对应思考模式。

DeepSeek-V3.2-Speciale 开放非正式 API 访问，截止 2025-12-15

DeepSeek 非正式部署 DeepSeek-V3.2-Speciale API 服务，用户通过 base_url="https://api.deepseek.com/v3.2_speciale_expires_on_20251215" 访问。价格不变，仅支持思考模式下的对话功能，不支持工具调用，最大输出长度默认 128K，支持至北京时间 2025-12-15 23:59。

DeepSeek API 的 deepseek-chat 与 deepseek-reasoner 升级为 DeepSeek-V3.2-Exp

deepseek-chat 和 deepseek-reasoner 均已升级为 DeepSeek-V3.2-Exp。deepseek-chat 对应该模型非思考模式，deepseek-reasoner 对应思考模式，详细更新内容需参阅官方文档。

DeepSeek-V3.1-Terminus 发布，deepseek-chat 与 deepseek-reasoner 均已升级

DeepSeek 官方宣布 deepseek-chat 和 deepseek-reasoner 均已升级为 DeepSeek-V3.1-Terminus，分别对应其非思考模式和思考模式。此次更新保持模型原有能力，针对用户反馈改进了语言一致性，缓解中英文混杂和偶发异常字符问题，并优化了 Code Agent 与 Search Agent 的表现。

DeepSeek-V3.1 发布，deepseek-chat 与 deepseek-reasoner 均升级至该模型

DeepSeek 宣布 deepseek-chat 和 deepseek-reasoner 均升级为 DeepSeek-V3.1，分别对应其非思考模式与思考模式。

deepseek-reasoner 升级为 DeepSeek-R1-0528，推理能力增强

DeepSeek 官方宣布 deepseek-reasoner 模型升级为 DeepSeek-R1-0528，推理能力增强，AIME 2025 Pass@1 从 70.0 升至 87.5，GPQA 从 71.5 升至 81.0，Aider 从 57.0 升至 71.6。

deepseek-chat 升级为 DeepSeek-V3-0324，多项基准测试显著提升

DeepSeek 官方宣布 deepseek-chat 模型升级为 DeepSeek-V3-0324。基准测试提升明显，MMLU-Pro 75.9 → 81.2，GPQA 59.1 → 68.4，AIME 39.6 → 59.4，LiveCodeBench 39.2 → 49.2。

DeepSeek API 上线 deepseek-reasoner，对应新模型 DeepSeek-R1

DeepSeek 在 API 中上线 deepseek-reasoner，即新模型 DeepSeek-R1，通过指定 model=deepseek-reasoner 调用。详细更新见 DeepSeek-R1 正式发布说明，调用指南见推理模型文档。

deepseek-chat 接口升级为 DeepSeek-V3

deepseek-chat 模型已升级为 DeepSeek-V3，接口不变，仍可通过指定 model=deepseek-chat 调用。详细更新可参考官方 DeepSeek-V3 正式发布说明。

DeepSeek 升级 deepseek-chat 模型至 DeepSeek-V2.5-1210

DeepSeek 将 deepseek-chat 模型升级为 DeepSeek-V2.5-1210，数学能力在 MATH-500 基准测试中从 74.8% 提升至 82.8%，代码能力在 LiveCodebench（08.01-12.01）准确率从 29.2% 提升至 34.38%。中文写作与推理能力在内部测试集中也有提升，同时优化了文件上传和网页总结功能的用户体验。

deepseek-coder 与 deepseek-chat 升级合并为 DeepSeek V2.5 模型

DeepSeek 将 DeepSeek V2 Chat 与 DeepSeek Coder V2 合并升级为 DeepSeek V2.5，API 用户通过 deepseek-coder 或 deepseek-chat 均可访问新模型。

DeepSeek-Coder 升级为 DeepSeek-Coder-V2-0724

DeepSeek 将 deepseek-coder 模型升级为 DeepSeek-Coder-V2-0724。此次更新通过 DeepSeek API 提供，具体功能与参数变化未在公告中披露。

DeepSeek 升级 deepseek-chat 至 DeepSeek-V2-0628，推理与角色扮演能力提升

DeepSeek 官方宣布 deepseek-chat 模型升级为 DeepSeek-V2-0628，推理能力提升。

DeepSeek-Coder 升级为 DeepSeek-Coder-V2-0614

DeepSeek-Coder 模型升级为 DeepSeek-Coder-V2-0614，代码生成、代码理解、代码修复和代码补全能力显著提升，达到 GPT-4-Turbo-0409 的水平。新版本还具备卓越的数学和推理能力，通用能力与 DeepSeek-V2-0517 持平。

DeepSeek 升级 deepseek-chat 模型至 DeepSeek-V2-0517

DeepSeek 将 deepseek-chat 模型升级为 DeepSeek-V2-0517，指令跟随性能显著提升，IFEval Benchmark Prompt-Level 准确率从 63.9% 跃升至 77.6%。