DeepSeek

最近完整七日的证据

来源提及

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采集观测与无发布日期的记录，和有日期的原文提及分别统计。 七日观测：18 · 无日期记录：12

每日趋势 · 最多 90 天

柱形表示有日期的来源提及。最新 UTC 日可能尚未结束。零提及和缺少采集覆盖是不同情况。

虚线标记表示当日无记录，不作为零提及统计。

来源证据

当前展示证据的来源：OpenRouter 5 · Hugging Face Models 6 · V2EX 16 · 量子位 2 · GitHub Discovery 1

1. OpenRouter · 原文发布 未提供

   DeepSeek V4.1 Flash 1017 (High)

2. OpenRouter · 原文发布 未提供

   DeepSeek V4 Pro 0813 (Max)

3. OpenRouter · 原文发布 未提供

   DeepSeek V4 Pro 0813 (Non-reasoning)

4. Hugging Face Models · 原文发布 未提供

   ISTA-DASLab/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-GSQ-RCO-Coder-GGUF

   image-text-to-text

5. Hugging Face Models · 原文发布 未提供

   AtomicChat/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-Uncensored-GSQ-RCO-GGUF

   text-generation

6. Hugging Face Models · 原文发布 未提供

   nvidia/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-NVFP4

   image-text-to-text

7. Hugging Face Models · 原文发布 未提供

   OBLITERATUS/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-obliterated

   text-generation

8. Hugging Face Models · 原文发布 未提供

   unsloth/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-GGUF

   image-text-to-text

9. Hugging Face Models · 原文发布 未提供

   deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017

   image-text-to-text

10. OpenRouter · 原文发布 未提供

    deepseek/deepseek-v4.1-flash-20260910

11. OpenRouter · 原文发布 未提供

    deepseek/deepseek-v4-flash-20260731

12. V2EX · 原文发布 2026年11月5日

    [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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13. V2EX · 原文发布 2026年11月3日

    [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～

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14. V2EX · 原文发布 2026年11月3日

    [推广] 一个 Key 接入 Claude、GPT、Gemini、DeepSeek、grok 等主流模型，注册还能领体验额度，欢迎各位 V 友和企业团队前来试吃！

    点击链接注册 API 中转站即可免费随机领取 2-5 美刀鸡蛋 Midalo API 中转站注册地址： https://agent.midalo.ai/ （一定要用这个地址注册，不然拿不到赠送额度） 注册完后加入群聊：1030748124 然后群里发送注册 ID ，即可免费领取 1：可用模型 claude（全系） kiro GPT-Image GPT-Pro（Codex 线 · gpt-5 / gpt-6 系列文本模型 · 适配 Codex CLI 与编程 IDE · 支持上下文缓存 ） Gemini-Antigravity Gemini-CLI Grok Deepseek GLM（grok-4.5） Kimi（ K2.7 / K2.8 Preview / K3.1） Kimi-K3（2.8 万亿参数旗舰 ·

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15. V2EX · 原文发布 2026年11月3日

    [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。

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16. V2EX · 原文发布 2026年11月2日

    [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

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17. V2EX · 原文发布 2026年11月2日

    [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

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18. V2EX · 原文发布 2026年11月2日

    [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

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19. V2EX · 原文发布 2026年11月1日

    [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

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20. V2EX · 原文发布 2026年11月1日

    [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...

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21. V2EX · 原文发布 2026年11月1日

    [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。

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22. 量子位 · 原文发布 2026年10月31日

    刚刚，DeepSeek重磅开源：Agent底座架构！

    AI已经自己找到Bug并提交PR

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23. V2EX · 原文发布 2026年10月31日

    [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

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24. GitHub Discovery · 原文发布 2026年10月31日

    deepseek-ai/dsh-superagent-prototype

    Towards a More Autonomous Agent System

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25. V2EX · 原文发布 2026年10月30日

    [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

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26. V2EX · 原文发布 2026年10月30日

    [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

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27. 量子位 · 原文发布 2026年10月30日

    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

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28. V2EX · 原文发布 2026年10月30日

    [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

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29. V2EX · 原文发布 2026年10月29日

    [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?

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30. V2EX · 原文发布 2026年10月29日

    [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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研究优先级 78 / 100

此分数用于排列研究候选，不是搜索量、预测结果或经过验证的商业需求。

• 证据数量

  30 / 30

  去重文章或首次观测；重复抓取不加分。

• 发布主体多样性

  24 / 25

  同主体保守归并，转载不增加独立证据。

• 可比变化

  0 / 20

  仅完整且可比的两周参与；零基线不计算百分比。

• 证据时效

  15 / 15

  依据最新发布或首次观测，不按重复采集时间刷新。

• 名称明确度

  9.4 / 10

  明确实体链接和技术概念优先于含义不明的缩写。

局限与解读

• 首次观测是采集记录的起点，不能证明词语或产品在全球首次出现。
• 计数仅代表已监测的公开来源，不代表全网热度或搜索需求。
• 本站首次发现时间不等于名称或概念的诞生时间。
• 候选来自公开标题、摘要和实体链接，并非已核实的全文分析。
• 来源多样性采用保守归并；未披露的转载或共同所有权仍可能无法识别。
• 无发布日期的观测单列，不用于判断发布量增长。
• 重复上榜是观测记录，不是新增文章或独立背书。
• 已有概念或常见产品名，仅保留为历史基线，不视为新创造的词。
• 两周均需足够且可比较的采集覆盖，才判断增长。
• 该词的来源构成发生变化，或缺少可比较的基线。
• 近期证据包含发布三天后才采集的内容，暂不据此判断增长。