DeepSeek
Name variants Deepseek · deepseek
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- First observed in our collection
- Oct 10, 2026, 5:00 AM UTC
- Earliest cited publication
- Jul 31, 2026, 5:12 PM UTC
- Last observed
- Nov 5, 2026, 3:41 PM UTC
Evidence in the last complete seven days
- Source mentions
- 18 Previous seven days 35
- Distinct sources
- 3 Previous 5
- Comparable growth
- Not comparable
- Ranking appearances
- 0
Collection observations and undated records are separate from dated publication counts. Observed in 7d：18 · Undated records：12
Collection coverage · Limited historyCurrent / previous observed days 7 / 3
Counts use complete UTC days. First observed means first seen by this collection, not when a term was coined.
Current window：2026-10-29 → 2026-11-05 (end excluded) · History 11 days
| Source | Current days | Previous days | Last success |
|---|---|---|---|
| arXiv | 6 | 3 | Nov 5, 2026, 10:00 AM UTC |
| arXiv | 7 | 2 | Nov 5, 2026, 10:01 AM UTC |
| Ask HN | 7 | 3 | Nov 5, 2026, 3:00 PM UTC |
| Ask HN | 7 | 3 | Nov 5, 2026, 2:30 PM UTC |
| Ask HN | 7 | 3 | Nov 5, 2026, 3:00 PM UTC |
| Ask HN | 7 | 3 | Nov 5, 2026, 3:00 PM UTC |
| GitHub | 7 | 3 | Nov 5, 2026, 12:15 PM UTC |
| GitHub Issues | 7 | 3 | Nov 5, 2026, 10:01 AM UTC |
| GitHub Releases | 7 | 1 | Nov 5, 2026, 12:00 PM UTC |
| GitHub | 7 | 3 | Nov 5, 2026, 2:30 PM UTC |
| GitHub Issues | 7 | 3 | Nov 5, 2026, 10:01 AM UTC |
| GitHub Releases | 7 | 3 | Nov 5, 2026, 3:14 PM UTC |
| GitHub | 7 | 3 | Nov 5, 2026, 2:30 PM UTC |
| GitHub Issues | 7 | 3 | Nov 5, 2026, 10:01 AM UTC |
| GitHub Releases | 7 | 3 | Nov 5, 2026, 3:14 PM UTC |
| GitHub Discovery | 0 | 0 | Nov 5, 2026, 3:13 PM UTC |
| GitHub Trending | 7 | 3 | Nov 5, 2026, 3:14 PM UTC |
| 7 | 2 | Nov 5, 2026, 10:00 AM UTC | |
| Hugging Face | 7 | 2 | Nov 5, 2026, 8:15 AM UTC |
| Hugging Face Spaces | 0 | 0 | Nov 5, 2026, 3:13 PM UTC |
| Hacker News | 7 | 3 | Nov 5, 2026, 12:45 PM UTC |
| Hacker News | 7 | 3 | Nov 5, 2026, 3:30 PM UTC |
| Hacker News | 7 | 3 | Nov 5, 2026, 3:30 PM UTC |
| Hacker News | 0 | 0 | Nov 5, 2026, 3:13 PM UTC |
| Show HN | 0 | 0 | Nov 5, 2026, 3:13 PM UTC |
| MIT News | 7 | 2 | Nov 5, 2026, 10:01 AM UTC |
| OpenAI | 7 | 3 | Nov 5, 2026, 11:30 AM UTC |
| Product Hunt | 7 | 3 | Nov 5, 2026, 12:45 PM UTC |
| 量子位 | 7 | 3 | Nov 4, 2026, 10:15 AM UTC |
| OpenRouter | 0 | 0 | Nov 5, 2026, 3:41 PM UTC |
| Hugging Face Models | 0 | 0 | Nov 5, 2026, 3:41 PM UTC |
| HF Daily Papers | 0 | 0 | Nov 5, 2026, 3:41 PM UTC |
| OpenRouter | 0 | 0 | Nov 5, 2026, 3:41 PM UTC |
| SEC EDGAR | 7 | 3 | Nov 5, 2026, 10:30 AM UTC |
| Sequoia Capital | 7 | 2 | Nov 5, 2026, 10:00 AM UTC |
| Simon Willison | 0 | 0 | Nov 5, 2026, 3:13 PM UTC |
| TechCrunch | 7 | 3 | Nov 5, 2026, 2:30 PM UTC |
| Contracts Finder | 7 | 3 | Nov 5, 2026, 10:00 AM UTC |
| V2EX | 7 | 3 | Nov 5, 2026, 2:30 PM UTC |
- Counts describe monitored public sources, not the whole web or search demand.
- Both weeks need adequate, comparable collection coverage.
Daily history · up to 90 days
Bars show dated source mentions. The latest UTC day may be incomplete. Zero mentions and missing collection coverage are different conditions.
Dotted markers indicate days with no record. They are not counted as zero mentions.
View accessible daily data
| UTC date | Mentions | Sources | Observations | Ranking appearances |
|---|---|---|---|---|
| 2026-08-08 · No record | — | — | — | — |
| 2026-08-09 · No record | — | — | — | — |
| 2026-08-10 · No record | — | — | — | — |
| 2026-08-11 · No record | — | — | — | — |
| 2026-08-12 | 1 | 1 | 0 | 0 |
| 2026-08-13 · No record | — | — | — | — |
| 2026-08-14 | 1 | 1 | 0 | 0 |
| 2026-08-15 · No record | — | — | — | — |
| 2026-08-16 · No record | — | — | — | — |
| 2026-08-17 · No record | — | — | — | — |
| 2026-08-18 · No record | — | — | — | — |
| 2026-08-19 · No record | — | — | — | — |
| 2026-08-20 · No record | — | — | — | — |
| 2026-08-21 · No record | — | — | — | — |
| 2026-08-22 | 1 | 1 | 0 | 0 |
| 2026-08-23 · No record | — | — | — | — |
| 2026-08-24 · No record | — | — | — | — |
| 2026-08-25 · No record | — | — | — | — |
| 2026-08-26 · No record | — | — | — | — |
| 2026-08-27 · No record | — | — | — | — |
| 2026-08-28 · No record | — | — | — | — |
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| 2026-08-30 · No record | — | — | — | — |
| 2026-08-31 · No record | — | — | — | — |
| 2026-09-01 · No record | — | — | — | — |
| 2026-09-02 · No record | — | — | — | — |
| 2026-09-03 · No record | — | — | — | — |
| 2026-09-04 · No record | — | — | — | — |
| 2026-09-05 · No record | — | — | — | — |
| 2026-09-06 · No record | — | — | — | — |
| 2026-09-07 · No record | — | — | — | — |
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| 2026-09-09 | 1 | 1 | 0 | 0 |
| 2026-09-10 · No record | — | — | — | — |
| 2026-09-11 · No record | — | — | — | — |
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| 2026-09-15 · No record | — | — | — | — |
| 2026-09-16 · No record | — | — | — | — |
| 2026-09-17 · No record | — | — | — | — |
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| 2026-10-10 | 0 | 0 | 7 | 0 |
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| 2026-10-13 | 1 | 1 | 0 | 0 |
| 2026-10-14 | 0 | 0 | 1 | 0 |
| 2026-10-15 | 6 | 2 | 6 | 0 |
| 2026-10-16 | 1 | 1 | 1 | 0 |
| 2026-10-17 | 4 | 2 | 3 | 0 |
| 2026-10-18 | 0 | 0 | 1 | 0 |
| 2026-10-19 | 2 | 2 | 1 | 0 |
| 2026-10-20 | 3 | 3 | 4 | 0 |
| 2026-10-21 | 5 | 1 | 6 | 0 |
| 2026-10-22 | 5 | 2 | 5 | 0 |
| 2026-10-23 | 6 | 1 | 5 | 0 |
| 2026-10-24 | 6 | 1 | 7 | 0 |
| 2026-10-25 | 1 | 1 | 0 | 0 |
| 2026-10-26 | 4 | 1 | 5 | 0 |
| 2026-10-27 | 5 | 3 | 3 | 0 |
| 2026-10-28 | 8 | 1 | 8 | 0 |
| 2026-10-29 | 2 | 1 | 2 | 0 |
| 2026-10-30 | 4 | 2 | 3 | 0 |
| 2026-10-31 | 3 | 3 | 3 | 0 |
| 2026-11-01 | 3 | 1 | 4 | 0 |
| 2026-11-02 | 3 | 1 | 3 | 0 |
| 2026-11-03 | 3 | 1 | 3 | 0 |
| 2026-11-04 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2026-11-05 | 1 | 1 | 14 | 11 |
Source evidence
Sources in the evidence shown：OpenRouter 5 · Hugging Face Models 6 · V2EX 16 · 量子位 2 · GitHub Discovery 1
OpenRouter · Published Not supplied
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (High)
OpenRouter · Published Not supplied
DeepSeek V4 Pro 0813 (Max)
OpenRouter · Published Not supplied
DeepSeek V4 Pro 0813 (Non-reasoning)
Hugging Face Models · Published Not supplied
ISTA-DASLab/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-GSQ-RCO-Coder-GGUF
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Hugging Face Models · Published Not supplied
AtomicChat/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-Uncensored-GSQ-RCO-GGUF
text-generation
Hugging Face Models · Published Not supplied
nvidia/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-NVFP4
image-text-to-text
Hugging Face Models · Published Not supplied
OBLITERATUS/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-obliterated
text-generation
Hugging Face Models · Published Not supplied
unsloth/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-GGUF
image-text-to-text
Hugging Face Models · Published Not supplied
deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017
image-text-to-text
OpenRouter · Published Not supplied
deepseek/deepseek-v4.1-flash-20260910
OpenRouter · Published Not supplied
deepseek/deepseek-v4-flash-20260731
V2EX · Published Nov 5, 2026
[推广] [满血中转站] 稳定号池不降智，双 11 活动新用户注册送 5$（站点支持 Claude、GPT、Gemini、DeepSeek、grok 等主流模型！）
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View source record →V2EX · Published Nov 3, 2026
[问与答] DeepSeek 出问题了 要发布新模型了吗？
状态页面： https://status.deepseek.com/ 刚刚使用报错： 503: Service is too busy. We advise users to temporarily switch to alternative LLM API service providers. 提前下班回家了～
View source record →V2EX · Published Nov 3, 2026
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View source record →V2EX · Published Nov 3, 2026
[推广] [中转站推广] 双 11 活动新用户注册送 10 元
站点： https://onetoken.uk/ 147 个模型，你想要的都有 不降智分组：GPT Pro 满血高智商、gpt-astra 不降智、Codx Pro DeepSeek 走官方定价 0.2x （峰谷价） 生图 1-4k 一张 $0.04 本站特色福利分组，opus4.6 满血，0.04x 留下用户名领鸡蛋。
View source record →V2EX · Published Nov 2, 2026
[开源软件] 开源了一个 1600 行的大模型推理引擎，能跑真实模型，测试场景吞吐超过 vLLM
想入门大模型推理，直接读 vLLM 太重。所以开源了 LiteMoE：约 1600 行 Python ，能跑真实的 Granite 模型，一个下午能读完主线。 适合想快速上手推理的同学： 交互演示，逐步看一次真实推理： https://zhulinsen.github.io/LiteMoE/visualizer/?lang=zh 教程，从 KV Cache 、MoE 讲到 DeepSeek 、Kimi 、Qwen 的新设计： https://github.com/ZhuLinsen/LiteMoE/blob/main/docs/tutorial.zh-CN.md 固定批次的测试场景下，吞吐是 vLLM 的 105 ～ 109%，脚本可复现。算子用的是 vLLM 的，提升来自算子外的执行层。定位是学习和实验，上线
View source record →V2EX · Published Nov 2, 2026
[问与答] Deepseek 和豆包哪个准确一点
直连可用的情况下，只需要日常问答、AI 绘图这些基础功能，哪个 AI 更准确一点，不胡说八道呢，Deepseek 还是豆包还是有更好的
View source record →V2EX · Published Nov 2, 2026
[程序员] 在 MacBook 上跑了一套个人 AI 网关：本地 4B 路由 + 多渠道聚合
我自己做 B2B GTM 与战略营销，平时几乎所有工作流都挂在 LLM 上。大家都在晒各种复杂的 Agent ，但我发现自己真正在主力跑、每天离不开的，其实是一套跑在 MacBook Pro 上的 个人 AI 网关 。 它现在接管了我本机全部的 LLM 调用——Cursor 、Codex CLI 、Claude Code ，还有我自己的 Agent 内容管线。 为什么要做 2026 年中，我的调用环境彻底失控了：手头十几个模型订阅和 API Key （ DeepSeek 、NVIDIA NIM 、DashScope 、Gemini 等），各个客户端和脚本直连模型，endpoint 写死在代码里。结果就是每个月都在焦虑额度，钱花在哪儿完全是一笔糊涂账。 问题不在模型，在调用失控。我要的其实就三样： 一个入口 ：所
View source record →V2EX · Published Nov 1, 2026
[分享创造] 把 DeepSeek 的 Super-agent 思路做成一个人的桌面助手： AnyModelBot，首个开箱即用的 DeepSeek Super Agent
DeepSeek 前阵子开源了 dsh-superagent 原型 ，核心原则就一句： 占用尽量少的注意力，带来尽量多的价值。 不过它是面向团队、盯着 GitHub 仓库的研究原型，个人没法直接用。 我们把这套思路做进了开源桌面助手 AnyModelBot ，装好就是开箱即用的 DeepSeek Super Agent ，这是它的首个实现，不需要任何配置。 Super Agent 三件套 后台任务 ：调研、做报告这类要跑一阵子的事，交代一句就在后台做，聊天照常，不用排队等。 定时规则 ：一句话写下长期吩咐，比如「每天早上 8 点看看 X 的价格，低于 200 告诉我」，按时自动执行。新规则可以先用「观察」模式试跑，只读、不打扰你。 「需要你」 ：所有等你回答、批准的事集中在一处，没事时不占地方。 不打扰是硬规矩
View source record →V2EX · Published Nov 1, 2026
[问与答] 国内上架 APP,接入类似于 Deepseek 的接口,需要什么备案啊?
有没有大佬知道? 互联网信息服务算法备案? 马云搜了下 ,要几千块...
View source record →V2EX · Published Nov 1, 2026
[分享创造] 如果目标是最大限度地提高 AI 的质量与准确度
我有个想法，目标是最大限度地提高 AI 的质量与准确度，不考虑经济问题，具体流程如下： 1.收集目前世界上逻辑能力最强的 AI ，比如 Claude 、GPT 、Gemini 、grok 、豆包、Deepseek 、千问、元宝、Kimi 。 2.对于一个问题，让上述每个 AI 都出至少 3 版方案，然后放入方案池里。 3.让它们对方案池里的每一版方案，进行评分，分值范围是 0-1000 分，只取整数部分，没有小数。 4.统计出获得所有 AI 评分最高的方案，作为最终结论。
View source record →量子位 · Published Oct 31, 2026
刚刚，DeepSeek重磅开源：Agent底座架构！
AI已经自己找到Bug并提交PR
View source record →V2EX · Published Oct 31, 2026
[推广] 我的电脑被 agent 搞挂了，提醒下大家不要全都依赖 ai，要自己盯着
我正在开发一个 dsh 插件，我为了图方便，开了自动审查+完全权限 然后我出去买菜烧饭了。回来一看桌面全没了 agent 在做测试的时候把我的桌面文件夹删了，桌面上的都没了，回收站都清空了 软件全都变成白纸的样式了，deepseek-harness 也打不开了，我真是服了 顺便发下我的项目： https://github.com/alicia1030su/dsh-ai-debate
View source record →GitHub Discovery · Published Oct 31, 2026
deepseek-ai/dsh-superagent-prototype
Towards a More Autonomous Agent System
View source record →V2EX · Published Oct 30, 2026
[分享创造] 不想再为了改一句英文切去 ChatGPT 了，我做了个在任何输入框里一键搞定的 Mac 工具
在外企打工，每天都是是脑子里想的是中文，手上还得敲英文。Slack、邮件写完总要读两遍，感觉怪怪的，又不知道怎么改。 之前一直用 Raycast 的 AI 改英文，但输入框太小，prompt 改起来也不太顺手。干脆自己搓了一个，叫 Inklet，常驻 Mac 菜单栏，专门干这件事。 用起来很简单： 在任何输入框按 ⌥ Space （可以随意设置），中文英文随便写，回车生成自然的英文，再回车直接填回原来的输入框。不用切窗口，也不用复制粘贴。 另外还加了几个自己常用的功能： 免费开源 ，MIT 协议 不用 API Key ，M 系列 Mac 可以直接跑本地模型，断网也能用 也支持 DeepSeek、Claude、OpenAI、Gemini 等云端模型 按住右 Option 直接说话，本地语音识别，中英混说也行 选中
View source record →V2EX · Published Oct 30, 2026
[分享创造] 开源一个家庭试卷工作台
初衷很简单：要在网上搜试卷，打印给妹妹做（成绩实在惨不忍睹了）。偶然发现小红书上资源挺不错，一开始就是个简单网页，后来嫌操作繁琐——先用浏览器脚本下载图片，再本地合成 PDF 打印，有时候还得调整图片。趁着 ZCode 还在送 token ，干脆让它直接做成了程序。中间经历了几次迭代，有些功能边界我自己可能都没用到，目前基本功能差不多了，感兴趣的可以试试。 它能做什么 采集浏览 ：在小红书笔记页手动采集试卷图片（单篇手动、有节流，仅限个人学习用途） 试卷库 + 整理打印 ：页序调整、补页，直接打印或导出 A4 PDF （纵/横混排） 试卷批阅 ：本地导入或手机扫码上传作答照片（局域网直传，先进暂存区核对才入库），支持人工批阅和 AI 批阅双路径 AI 批阅 ：推荐走外部批阅——生成 PDF + 配套提示词，丢给
View source record →量子位 · Published Oct 30, 2026
AI零帧起手写算子，反超DeepSeek人类手写巅峰：快了9.8%！
之前还连登昇腾三榜第一
View source record →V2EX · Published Oct 30, 2026
[推广] 做 AI 项目，如何减少多模型接入和用量管理的重复工作？
团队同时测试 GPT、Claude、Gemini、DeepSeek 等模型时，往往需要分别处理接口、密钥和费用记录。项目一多，测试环境与正式业务也容易混在一起。 Midalo 提供多模型 API 接入，支持 OpenAI、Anthropic、Gemini 等协议，并可为不同项目创建独立密钥、设置模型访问范围和额度上限。请求完成后，可在控制台查看 Token 用量、耗时和扣费记录。 比较适合： -正在做模型选型的 AI 应用团队； -需要按客户项目拆分用量的软件公司； -接入 Claude Code、Codex CLI 等工具的研发团队。 支持预付余额、按量计费，可以先用真实业务请求做小范围测试，再决定是否扩大使用。 站点注册地址： https://agent.midalo.ai/ （一定要用这个地址注册，不然看
View source record →V2EX · Published Oct 29, 2026
[问与答] DeepSeek 的雷霆大思考我怎么感觉是 dsh 的问题?使用体感上我感觉单任务完成时间比 zcode 里多很多
最近完全切换到 dsh 完成工作了, 体感上一次性任务时间明显拉长了好多. 此前一些工作任务和开发任务, 使用 zcode 我体感上他最久 1 个小时也就完成了, 现在使用 dsh, 即使是上下文有内容, dsh 也能做到 1 个小时起步. 随便一个任务, 我忙一圈了看一下进度它还在干活, 动辄 1 个小时起步. 有时候甚至一个半小时, 我体感上感觉 dsh 接入 deepseek 4.1 flash 的雷霆大思考完全是 dsh 引起的. 甚至我就用的默认的标准模式. 不知道是我哪里配置的问题, 还是怎么回事. 有人有类似的使用感受吗?
View source record →V2EX · Published Oct 29, 2026
[问与答] 与逆行的电动三轮车撞了，我次责，我修车的费用如果对方拒付，走代位相比不走会不会导致我下年的商业险 NCD 系数再次上浮呢？
国庆期间自驾游在异地与逆行的电三轮车发生了碰撞，对方人伤。 当时的情况是，我从加油站驶出想汇入国道，对方逆行从花坛出来，然后我撞到了对方三轮车左后的轮圈上，对方车速我没想象了，我的速度大概 30 左右，然后对方从三轮车上因为惯性跌落了下来，她前挡风玻璃破损扎破了头，流了不少血，躺在那一动不动，也不说话，当时真的吓死我了。。 还好最后老太太两三天就出院了。 也是我自驾多天后疲劳积累了，平时盲区汇入，我都会慢慢露头观察的。 以后开车还是要小心啊，盲区要观察观察再观察！！ 由于对方逆行，交通事故责任认定书判我次责。现在我也开回车子（有人伤交警会扣车）修车了，保险定损 3600 给我支付 30%，剩下 70%险说我要找对方承担。 但是沟通 2 次了并不顺利，可能要走代位追偿，我又听说代位追偿比不代位会增加下年买保险上浮
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Review priority 78 / 100
This score orders research candidates. It is not search volume, a forecast or verified commercial demand.
Evidence
30 / 30Distinct dated articles or first observations; repeat crawling adds nothing.
Publisher diversity
24 / 25Conservative owner grouping; syndicated copies count once.
Comparable change
0 / 20Comparable complete weeks only; no percentage from a zero baseline.
Recent evidence
15 / 15Latest publication or first observation, not repeated fetch time.
Name specificity
9.4 / 10Explicit entities and technical concepts outrank ambiguous acronyms.
Limitations and interpretation
- First observation is a collection milestone, not proof that a word or product is new to the world.
- Counts describe monitored public sources, not the whole web or search demand.
- First observed here is not the invention date of a name or idea.
- Candidates come from public titles, summaries and entity URLs, not verified full-text analysis.
- Owner grouping is conservative; undisclosed syndication may remain.
- Undated observations cannot establish publication growth.
- Repeat ranking appearances are observations, not new articles or independent endorsements.
- An established concept or common product name retained as a baseline, not a newly invented term.
- Both weeks need adequate, comparable collection coverage.
- Sources behind this term changed or lack a comparable baseline.
- Recent evidence includes collection over three days after publication.