DeepSeek V4.1 Flash 新版本：许愿式编程一键成真DeepSeek V4.1 Flash 现已更新至 V4.1-Flash-1017 版本，官方网页端、APP 与 API 模型已同步变更为新模型。 性能–费用的帕累托改进 相比上一版本的 DeepSeek V4.1 Flash，新模型在各方面的基准测试中取得了长足的提升。 在提升性能的同时，我们还缩短了模型的任务运行时间与输出长度，让用户能够以更低成本、更快速度完成任务（如下图所示），在多个 Harness 下达到了新的性能-费用帕累托最优。特别地，本次我们着重针对 DeepDeepSeek2026/10/17 08:00
DeepSeek V4.1 Flash：更强、更快、更普惠今天，我们正式发布 DeepSeek V4.1 Flash 模型。这是我们全新模型结构系列中的最小尺寸的模型，具备原生多模态视觉理解能力。新模型结构的设计初衷是：能力上限更高、推理速度更快、吞吐更大、可扩展到更大参数模型。 非对称模型结构，小成本大智能 DeepSeek V4.1 Flash 为 552B 参数的 MoE 模型，采用了全新的 Causal-Encoder-Decoder 结构，输入和输出不对称，输入激活只有 8B，输出激活 16B，成本显著低于已知的同尺寸模型DeepSeek2026/09/10 08:00
V4-Flash-Vision-Exp 上线，开启多模态 API 服务今天，全新的多模态视觉理解模型 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 上线 DeepSeek API 平台，这是一个实验性质的模型，用户可以通过设置 model='deepseek-v4-flash-vision-exp' 访问该模型。 平衡文本与多模态能力 *对于公开基准测试集中的 Code Agent 文本任务，DeepSeek 系列模型使用 DeepSeek Harness 极简模式作为框架进行测试，使用 max 档位，temperature=1.0DeepSeek2026/08/21 08:00
DeepSeek-V4-Pro 正式版上线今天，我们发布 DeepSeek V4 Pro 正式版。 当前，DeepSeek V4 Pro 正式版已同步在 APP、网页端和 API 更新上线。用户可以通过 APP 或网页端选择“专家模式”使用全新的 V4 Pro 正式版模型，API 模型名不变，其他更新细节详见 DeepSeek API 官方接口文档。 Agent 能力大幅提升 正式版 DeepSeek V4 Pro 增强了 Agent 能力，在生产环境中的性能表现提升尤为显著。 *对于公开基准测试集中的 Code ADeepSeek2026/08/13 08:00
DeepSeek-V4 预览版：迈入百万上下文普惠时代今天，我们全新系列模型 DeepSeek-V4 的预览版本正式上线并同步开源。 DeepSeek-V4 拥有百万字超长上下文，在 Agent 能力、世界知识和推理性能上均实现国内与开源领域的领先。模型按大小分为两个版本： 即日起登录官网 chat.deepseek.com 或官方App，即可与最新的 DeepSeek-V4 对话，探索 1M 超长上下文记忆的全新体验。API 服务已同步更新，通过修改 model_name 为 deepseek-v4-pro 或 deepseeDeepSeek2026/04/24 08:00
DeepSeek V3.2 正式版：强化 Agent 能力，融入思考推理推理能力全球领先思考融入工具调用开源网页端、APP 与 API 更新思考模式下的工具调用两个月前，我们发布了实验性的 DeepSeek-V3.2-Exp，并收到了众多热心用户反馈的对比测试结果。目前未发现 V3.2-Exp 在任何特定场景中显著差于 V3.1-Terminus，这验证了 DSA 稀疏注意力机制的有效性。也感谢广大用户一直以来的积极反馈与支持，为我们的持续创新注入了更多信心与动力。 今天，我们同时发布两个正式版模型： DeepSeek-V3.2 和 DeepSeek-V3.2-Speciale 。官方网页端、App 和 API 均已更新为正式版 DDeepSeek2025/12/01 08:00
DeepSeek-V3.2-Exp 发布，训练推理提效，API 同步降价今天，我们正式发布 DeepSeek-V3.2-Exp 模型，这是一个实验性（Experimental）的版本。作为迈向新一代架构的中间步骤，V3.2-Exp 在 V3.1-Terminus 的基础上引入了 DeepSeek Sparse Attention（一种稀疏注意力机制），针对长文本的训练和推理效率进行了探索性的优化和验证。 目前，官方 App、网页端、小程序均已同步更新为 DeepSeek-V3.2-Exp，同时 API 大幅度降价 ，欢迎广大用户体验测试并向我们反DeepSeek2025/09/29 08:00
DeepSeek-V3.1 版本更新DeepSeek-V3.1 现已更新至 DeepSeek-V3.1-Terminus 版本。 此次更新在保持模型原有能力的基础上，针对用户反馈的问题进行了改进，包括： 语言一致性： 缓解了中英文混杂、偶发异常字符等情况； Agent 能力： 进一步优化了 Code Agent 与 Search Agent 的表现。 DeepSeek-V3.1-Terminus 的输出效果相比前一版本更加稳定，新模型各领域测评结果如下： 目前，官方 App、网页端、小程序与 DeepSeek DeepSeek2025/09/22 08:00
DeepSeek-V3.1 发布今天，我们正式发布 DeepSeek-V3.1。本次升级包含以下主要变化： 混合推理架构：一个模型同时支持思考模式与非思考模式； 更高的思考效率：相比 DeepSeek-R1-0528，DeepSeek-V3.1-Think 能在更短时间内给出答案； 更强的 Agent 能力：通过 Post-Training 优化，新模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 官方 App 与网页端模型已同步升级为 DeepSeek-V3.1。用户可以通过“深度思考”按钮，实现思考模式与DeepSeek2025/08/21 08:00
DeepSeek-R1 更新，思考更深，推理更强DeepSeek R1 模型已完成小版本升级，当前版本为 DeepSeek-R1-0528。用户通过官方网站、APP 或小程序进入对话界面后，开启“深度思考”功能即可体验最新版本。API 也已同步更新，调用方式不变。 深度思考能力强化 DeepSeek-R1-0528 仍然使用 2024 年 12 月所发布的 DeepSeek V3 Base 模型作为基座，但在后训练过程中投入了更多算力，显著提升了模型的思维深度与推理能力。 更新后的 R1 模型在数学、编程与通用逻辑等多个基DeepSeek2025/05/28 08:00
DeepSeek-V3 模型更新，各项能力全面进阶DeepSeek V3 模型已完成小版本升级，目前版本号 DeepSeek-V3-0324，用户登录官方网页、APP、小程序进入对话界面后， 关闭深度思考 即可体验。API 接口和使用方式保持不变。 如非复杂推理任务，建议使用新版本 V3 模型，即刻享受速度更加流畅、效果全面提升的对话体验。 模型能力提升一览 推理任务表现提高 新版 V3 模型借鉴 DeepSeek-R1 模型训练过程中所使用的强化学习技术，大幅提高了在推理类任务上的表现水平，在数学、代码类相关评测集上取得了DeepSeek2025/03/25 08:00
DeepSeek-R1 发布，性能对标 OpenAI o1 正式版今天，我们正式发布 DeepSeek-R1，并同步开源模型权重。 DeepSeek-R1 遵循 MIT License，允许用户通过蒸馏技术借助 R1 训练其他模型。 DeepSeek-R1 上线 API，对用户开放思维链输出，通过设置 model='deepseek-reasoner' 即可调用。 DeepSeek 官网与 App 即日起同步更新上线。 性能对齐 OpenAI-o1 正式版 DeepSeek-R1 在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情DeepSeek2025/01/20 08:00
DeepSeek-V3 正式发布今天，我们全新系列模型 DeepSeek-V3 首个版本上线并同步开源。 登录官网 chat.deepseek.com 即可与最新版 V3 模型对话。API 服务已同步更新，接口配置无需改动。当前版本的 DeepSeek-V3 暂不支持多模态输入输出。 性能对齐海外领军闭源模型 DeepSeek-V3 为自研 MoE 模型，671B 参数，激活 37B，在 14.8T token 上进行了预训练。 论文链接： https://github.com/deepseek-ai/DeDeepSeek2024/12/26 08:00
DeepSeek V2 系列收官，联网搜索上线官网今天，我们发布 DeepSeek V2.5 的最终版微调模型 DeepSeek-V2.5-1210。本版模型将是我们开启下一个全新基座模型系列前对 V2 系列的最后一次更新。 与之前版本相比，本次更新通过 Post-Training 全面提升了模型各方面能力表现，包括数学、代码、写作、角色扮演等；同时，新版模型优化了文件上传功能，并且全新支持了联网搜索，展现出更加强大的全方位服务于各类工作生活场景的能力。 模型通用能力提升 DeepSeek-V2.5-1210 版本通过 PoDeepSeek2024/12/10 08:00
DeepSeek推理模型预览版上线，解密o1推理过程今天，DeepSeek 全新研发的推理模型 DeepSeek-R1-Lite 预览版正式上线。 所有用户均可登录官方网页（ chat.deepseek.com ），一键开启与 R1-Lite 预览版模型的超强推理对话体验。 DeepSeek R1 系列模型使用强化学习训练，推理过程包含大量反思和验证，思维链长度可达数万字。 该系列模型在数学、代码以及各种复杂逻辑推理任务上，取得了媲美 o1-preview 的推理效果，并为用户展现了 o1 没有公开的完整思考过程。 全面提升的DeepSeek2024/11/20 08:00
DeepSeek-V2.5：融合通用与代码能力的全新开源模型今天，我们完成了 DeepSeek-V2-Chat 和 DeepSeek-Coder-V2 两个模型的合并，正式发布 DeepSeek-V2.5 。 DeepSeek-V2.5 不仅保留了原有 Chat 模型的通用对话能力和 Coder 模型的强大代码处理能力，还更好地对齐了人类偏好。此外，DeepSeek-V2.5 在写作任务、指令跟随等多个方面也实现了大幅提升。 DeepSeek-V2.5 现已在网页端及 API 全面上线，API 接口向前兼容，用户通过deepseek-DeepSeek2024/09/05 08:00
DeepSeek API 创新采用硬盘缓存，价格再降一个数量级在大模型 API 的使用场景中，用户的输入有相当比例是重复的。举例说，用户的 prompt 往往有一些重复引用的部分；再举例说，多轮对话中，每一轮都要将前几轮的内容重复输入。 为此，DeepSeek 启用上下文硬盘缓存技术，把预计未来会重复使用的内容，缓存在分布式的硬盘阵列中。如果输入存在重复，则重复的部分只需要从缓存读取，无需计算。该技术不仅降低服务的延迟，还大幅削减最终的使用成本。 缓存命中的部分，DeepSeek 收费 0.1元 每百万 tokens。至此，大模型的价格DeepSeek2024/08/02 08:00
DeepSeek API 升级，支持续写、FIM、Function Calling、JSON Output今天，DeepSeek API 迎来更新，装备了新的接口功能，来释放模型的更多潜力： 更新接口 /chat/completions JSON Output Function Calling 对话前缀续写（Beta） 8K 最长输出（Beta） 新增接口 /completions FIM 补全（Beta） 所有新功能，均可使用 deepseek-chat 和 deepseek-coder 模型调用。 一、更新接口 /chat/completions 1. JSON OutputDeepSeek2024/07/25 08:00
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