DeepSeek 为什么要在此时拥抱华为？
DeepSeek 在国庆假期前一天开源面向华为昇腾算力平台的基础设施组件，包括 TileLang 高级语言编译工具、高性能计算库与分布式通信库，与面向英伟达平台的开源组件一一对应。
推荐理由：拆解 DeepSeek 把成熟工具链整体移植到昇腾的技术路径，可供观察国产算力生态迁移的现实条件。
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今日 3 条钛媒体精选AI 评分7676
爱范儿AI 评分5858 和 Opus 5.5 同题交卷，MiniMax M3.1 Flash 的前端创作实测
爱范儿用 Opus 5.5 的公开提示词在 MiniMax Code 中实测 MiniMax M3.1 Flash Preview，让它完成动态作品集、手绘与水墨短片、时间轴交互场景以及街机卡丁车等游戏原型。
雷峰网AI 评分7575 DeepSeek 开源算子工具链适配华为昇腾 950
DeepSeek 将 TileLang 及 DeepGEMM、DeepEP、FlashMLA、TileKernels、DeepSelect 五大核心计算与通信库推出昇腾版本，TileLang 官宣原生支持昇腾 950 NPU。
雷峰网AI 评分7070 从 Codex Harness 开源，看 AI 公司的护城河是什么？
雷峰网作者结合 OpenAI 开源 Codex Harness 与自身实测，讨论技术领先为何不足以构成护城河。
雷峰网AI 评分5252 Kimi 和 DeepSeek，为什么出现在同一张模型架构图里？
雷峰网梳理大模型 Attention 架构从分流到重组的变迁：GLM-5.3-Flash 的 45 层架构中，34 层采用 Kimi 路线的 KDA 线性注意力，11 层采用 DeepSeek 路线的 KPool-DSA 稀疏注意力。
Latent Space精选AI 评分8888 OpenAI DevDay 2026 与 Anthropic IPO 等 AI 行业动态汇总
OpenAI 在 DevDay 2026 发布 always-on agents 产品 dots（由 GPT-6 Astra 驱动）、ChatGPT Space 与 Pages。
推荐理由：汇总 OpenAI DevDay 2026 与 Anthropic IPO 等当日动作，适合快速把握一天内的产品、平台与资本变化。
爱范儿AI 评分4747 OpenAI DevDay 2026 发布 20 多项更新：GPT-6.1 Sol 价格仅为 Astra 五分之一，常驻智能体 dots 亮相
OpenAI 在 DevDay 2026 一次性公布 20 多项更新，推出可全天候运行的常驻智能体 dots 和 GPT-6.1 Sol。GPT-6.1 Sol 官方称智能水平接近 Astra，标准输入输出 Token 价格仅为后者五分之一，API 定价为每百万 Token 输入 2 美元、输出 10 美元。
爱范儿精选AI 评分8080 DeepSeek Harness 桌面版实测：更像个人助理，登录送 6 元赠金
DeepSeek 推出 DeepSeek Harness 桌面端，官方提供 macOS 和 Windows 开箱即用安装包，登录即送 6 元赠金，有效期至 10 月 6 日。
推荐理由：结合实测展示桌面端从终端走向本地常驻后，自动化任务与插件自生成带来的使用方式变化。
爱范儿AI 评分6969 AI 圈新顶流 Space Bunny 实测：涂鸦能生成可交互 3D 网页
爱范儿实测了近日在海外 AI 圈走红的匿名模型 Space Bunny Alpha，其可在 OpenRouter 和 OpenCode 免费调用，模型 ID 分别为 stealth/space-bunny-alpha 和 space-bunny-free。
Latent Space精选AI 评分8282 Opus 5.5 本周发布，在解释视频生成上表现突出
Anthropic 本周发布 Opus 5.5，在 SimpleBench 上以 88.4% 领先，被多位评测者视为 Anthropic 迄今最强视觉模型，成本约为 Fable 5.1 的 40%。
推荐理由：汇总一周内多个前沿模型与基础设施的实际评测和部署信号，可用来对照各家模型在编码与检索场景的取舍。
Latent SpaceAI 评分2828 Latent Space 宣布 AINews v3 与 Discord 合并，并启用新主页
Latent Space 宣布 AINews v3 计划，将 AI 新闻与 Discord 社区合并，并探索迁移至 Beehiiv 和新主页。
Interconnects · Nathan LambertAI 评分2222 开源 AI 与开放模型阅读清单：Nathan Lambert 汇总近年最佳写作
Nathan Lambert 发布了一份开源 AI 与开放模型阅读清单，收录近年关于开放模型的最佳写作，覆盖开放模型的定义与发布动机、商业战略、风险与安全、中美竞争等主题，清单最后更新于 2026 年 9 月 15 日，并持续接受补充。
Interconnects · Nathan LambertAI 评分5858 Laguna S2.1、Inkling 与 Kimi K3：开放模型在帕累托前沿展现价值
Interconnects 在开放模型月度盘点中指出，此前被普遍预测的模型实验室整合并未到来，反而有更多公司训练并开放强模型，Thinking Machines 的开放模型微调服务年收入已达数亿美元。
Interconnects · Nathan LambertAI 评分3030 开源模型盘点：Kimi K3、Qwen 3.8、WAIC 讲话、蒸馏与开源闭源差距
Interconnects 播客盘点开源模型最新进展：Kimi K3 上周发布，权重预计 7 月 27 日放出，需一个 B300 节点才能加载；Qwen 宣布下一代大模型将开放权重，GLM 5.2 持续在微调生态中扮演重要角色。节目还讨论了开源与闭源前沿的差距、蒸馏争论，以及中国厂商 Qwen、DeepSeek、MiniMax 的布局。
NVIDIA Developer BlogAI 评分2424 NVIDIA GB300 NVL72 创下 MoE 预训练世界纪录
NVIDIA GB300 NVL72 在预训练 DeepSeek-V3 671B 时创下每 GPU 1,648 TFLOPs 的世界纪录。随着前沿模型预训练转向 MoE 架构，每 token 计算量下降，通信效率日益决定模型在数千块 GPU 上的扩展表现。
Interconnects · Nathan Lambert精选AI 评分8383 Kimi K3：开源权重的升级
Moonshot AI 于 7 月 16 日发布旗舰模型 Kimi K3，这是一个 2.8T 参数的 MoE 模型，权重将于 7 月 27 日开放。
推荐理由：从模型排名、训练效率到政策动向，梳理 Kimi K3 对开源与闭源平衡的冲击。
Import AIAI 评分5454 Import AI 465：开源与闭源网络安全差距缩小、Kimi K3 发布、Demis 的 AGI 监管方案
英国 AI Security Institute 分析发现，开源权重模型与闭源前沿模型在网络安全能力上的差距正在缩小，GLM-5.2 和 DeepSeek V4-Pro 的表现接近 4 至 7 个月前发布的闭源前沿模型，比 2025 年大部分时间测得的 6 至 10 个月差距更窄。
Ahead of AI · Sebastian RaschkaAI 评分3838 如何在 LLM 中控制推理努力程度
文章以 OpenAI 的 o1、DeepSeek-R1 和 GPT-5.6 Sol 为例，解释推理模型如何通过推理努力（reasoning effort）设置控制性能与成本，GPT-5.6 系列提供三种尺寸、每种约五到六档推理努力。核心方法是用 RLVR 训练：仅以最终答案正确性（0/1）和格式给奖励，中间推理轨迹不参与训练，模型因此学会回溯和自我纠错等“Aha”时刻。
Interconnects · Nathan LambertAI 评分3636 开源模型生态新格局：Zyphra、Cohere 与 Poolside 扩展版图
最新一批开源模型发布显示生态日趋多元：Cohere 旗舰 Command A+ 以 Apache 2.0 开源，218B-A25B MoE 架构可在单张 B200 上以 4-bit 运行；Poolside 的 Laguna-M.1 同样采用 Apache 2.0，并宣布开源权重成为其默认发布方式。
Ahead of AI · Sebastian RaschkaAI 评分3737 LLM 架构最新进展：Gemma 4 的 KV Sharing、mHC 与压缩注意力
近期开放权重模型的新架构集中解决长上下文效率问题：Gemma 4 的 E2B/E4B 变体采用跨层 KV sharing 并复用 KV 张量以压缩缓存，ZAYA1 引入压缩卷积注意力，Laguna XS.2 采用逐层注意力预算，DeepSeek V4 则结合 mHC 与压缩注意力。随着推理模型和智能体工作流保留更多 token，KV cache 大小、内存流量与注意力开销已成为主要瓶颈。
Hugging Face Blog精选AI 评分8080 DeepSeek-V4 发布：百万 token 上下文面向智能体长任务
DeepSeek 发布 V4，Hub 上有 DeepSeek-V4-Pro（1.6T 总参数、49B 激活）和 DeepSeek-V4-Flash（284B 总参数、13B 激活）两个 MoE checkpoint，均支持 1M-token 上下文窗口。
推荐理由：原文拆解了 V4 混合注意力与工具调用后训练设计，可判断长上下文智能体工作负载的成本取舍。
Ahead of AI · Sebastian RaschkaAI 评分4646 2026 年 1-2 月开权重 LLM 十种架构盘点：从 Trinity Large 到 Kimi K2.5
2026 年 1 月 27 日至 2 月 17 日，开源社区陆续发布十款开权重 LLM，包括 Arcee AI 的 400B Trinity Large、Moonshot AI 的 1 万亿参数 Kimi K2.5、Qwen3-Coder-Next、GLM-5、MiniMax M2.5、Qwen 3.5 和 Cohere Tiny Aya 等。
Hugging Face BlogAI 评分3636 Hugging Face 博客：从 DeepSeek 到 AI+，全球开源 AI 生态的未来走向
Hugging Face 博客指出开源已成为中国 AI 组织近未来的主流路径，其平台上关注度最高的机构是 DeepSeek，第四为 Qwen。截至 2025 年中，Hugging Face 上有超 113k 模型以 Qwen 为基础、超 200k 仓库标注 Qwen，远超 Llama 的 27k 和 DeepSeek 的 6k。
Hugging Face BlogAI 评分3939 中国开源 AI 生态的架构选择：从 DeepSeek 走向何方
继 2025 年 1 月「DeepSeek 时刻」后，中国开源社区在架构与硬件上集体转向 MoE，Kimi K2、MiniMax M2、Qwen3 等均采用该架构。
Hugging Face BlogAI 评分4040 Hugging Face 回顾"DeepSeek 时刻"一周年：中国开源 AI 生态崛起
DeepSeek 发布 R-1 模型一年后，其开源权重成为 Hugging Face 史上获赞最多的模型。R1 以 MIT 许可开放推理路径与后训练方法，降低了技术、采用与心理三重门槛。百度 2024 年在 Hugging Face 零发布，2025 年增至 100 余个，字节跳动与腾讯发布量增长八到九倍。
Ahead of AI · Sebastian RaschkaAI 评分4848 LLM 的 2025：进展、问题与预测
2025 年 LLM 发展由推理模型主导，DeepSeek 在 1 月发布 R1 论文，用强化学习配合可验证奖励（RLVR）与 GRPO 算法训练出推理行为，并以开放权重达到当时最佳专有模型水平。R1 在 DeepSeek V3 之上再训练约花费 29.4 万美元，V3 的 671B 参数模型训练成本估计接近 500 万美元而非 5 亿。此后各家开放权重与专有模型纷纷跟进推出推理版本。
Ahead of AI · Sebastian Raschka精选AI 评分7676 从 DeepSeek V3 到 V3.2：架构、稀疏注意力与强化学习更新
Sebastian Raschka 梳理了 DeepSeek V3 到 V3.2 的演进，指出 V3.2 沿用 V3.2-Exp 的架构，核心变化是加入 DeepSeek Sparse Attention（DSA）以提升效率。
推荐理由：以 DeepSeek 技术报告为线索，梳理 V3 到 V3.2 的架构与训练变化，帮助读者看清稀疏注意力和 RL 奖励设计的取舍。
Hugging Face BlogAI 评分3838 Hugging Face 解析全球算力格局变迁：中国芯片开始承载国产开源模型
Hugging Face 发文分析全球 AI 算力格局的迁移：中国国产芯片已开始承载 Qwen、DeepSeek、GLM、Kimi 等开源权重模型的推理，部分模型开始用国产芯片训练。文章指出，美国出口管制与华为 Ascend、寒武纪等国产芯片产能的加速高度相关，芯片受限也倒逼出 MLA、GRPO 等算力效率创新。
Hugging Face BlogAI 评分3939 Kimina-Prover-RL：Lean 4 形式化定理证明开源训练流程，含 1.7B 与 0.6B 模型
AI-MO 与 Kimi 开源 kimina-prover-rl 训练流程，基于 DeepSeek-R1 式"先推理后生成"范式，兼容 Verl 框架，并随附 1.7B 与 0.6B 两个模型。
Hugging Face BlogAI 评分3737 Hugging Face 推出 FutureBench：用预测未来事件评测 AI 智能体
Hugging Face 发布 FutureBench，通过让 AI 智能体预测真实未来事件来评测其推理能力，避免传统基准的数据污染问题。该基准用基于 smolagents 的智能体抓取新闻生成预测问题，并接入 Polymarket 预测市场，每周分别产出约 5 个新闻问题和 8 个市场问题，答案可随时间验证。
Hugging Face BlogAI 评分2323 Featherless AI 成为 HF Mirror Inference Providers 支持的服务商
Featherless AI 已接入 HF Mirror Hub 的 Inference Providers，其无服务器推理可直接用于模型页面及 JS、Python 客户端 SDK。
Hugging Face BlogAI 评分2424 Hugging Face 盘点 Vision Language Models 一年进展：更小、更强、更快
Hugging Face 发布博客回顾过去一年视觉语言模型（VLM）的关键变化：Qwen 2.5 Omni 采用 Thinker-Talker 架构，MiniCPM-o 2.6 以 8B 参数覆盖视觉、语音和语言；Moonshot AI 的 Kimi-VL-A3B-Thinking 用 16B 总参数、2.8B 激活参数的 MoE 解码器实现长链式推理。
Hugging Face Blog精选AI 评分7171 Open R1 更新：DeepSeek-V3 0324 上线 Hugging Face
DeepSeek-V3 的更新版 DeepSeek-V3-0324 本周出现在 Hugging Face Hub 上，架构与原始 V3 相同，许可证由自定义模型许可改为 MIT。
推荐理由：梳理了 DeepSeek-V3 更新版在数学与代码基准上的提升幅度，并给出本地部署与量化方案。
Hugging Face Blog精选AI 评分6868 Open R1 发布 CodeForces-CoTs 数据集、IOI 基准与 OlympicCoder 代码模型
Open R1 发布第三期更新，包括从 DeepSeek-R1 蒸馏的近 10 万条 C++ 与 Python 竞赛编程思维链数据集 CodeForces-CoTs、基于 2024 国际信息学奥林匹克（IOI）的新基准，以及微调的 7B 和 32B 模型 OlympicCoder。
推荐理由：Open R1 公布了从 R1 蒸馏的代码推理数据集、IOI 基准与两个开源模型，可看蒸馏训练的具体做法与教训。
Hugging Face BlogAI 评分4141 如何在手机上用 React Native 本地运行 LLM：Hugging Face 的 EdgeLLM 指南
Hugging Face 发布教程，教你用 React Native 和 llama.rn（llama.cpp 的绑定）构建本地运行 LLM 的移动应用，通过加载 GGUF 文件从 HF Mirror 下载模型，全程离线保护隐私。
Hugging Face Blog精选AI 评分6161 Hugging Face 用 Math-Verify 重评 Open LLM Leaderboard 全部 3751 个模型
Hugging Face 用新数学评测器 Math-Verify 重新评估了 Open LLM Leaderboard 上提交过的全部 3751 个模型，替换旧评测器只需改 3 行代码。
推荐理由：原文给出数学评测器替换后的全量重评数据，可据此理解旧榜评分偏差与榜单变动幅度。
Hugging Face BlogAI 评分2828 Hugging Face Hub 新增 Fireworks.ai 推理服务商，支持 DeepSeek-R1 等模型
Fireworks.ai 成为 Hugging Face Hub 支持的推理服务商，用户可直接在模型页面及整个 HF 生态中调用其无服务器推理，支持 deepseek-ai/DeepSeek-R1。
Hugging Face BlogAI 评分5252 Open R1 发布 OpenR1-Math-220k 数学推理数据集
Open R1 项目发布首个大规模数学推理数据集 OpenR1-Math-220k，用 DeepSeek R1 在 512 张 H100 本地生成 400k 道题的解答，过滤后保留 220k 道含正确推理轨迹的题目。
Hugging Face Blog精选AI 评分6464 Open-R1 项目更新：复现 DeepSeek-R1 评测、训练管线与合成数据
Hugging Face 的 Open-R1 项目启动一周后发布首份更新，称已能复现 DeepSeek 在 MATH-500 上报告的评测分数，并公开了评测排行榜。
推荐理由：Open-R1 团队复现 DeepSeek-R1 评测并公开数据生成与 GRPO 训练的工程细节，可供复现者参考。
Hugging Face Blog精选AI 评分7171 Mini-R1：用 GRPO 和 Countdown Game 复现 DeepSeek R1 的 aha moment
Hugging Face 博客发布了一篇 RL 教程，用 GRPO 和 Countdown Game、以 Qwen2.5-3B-Instruct 为基座在 4x H100 上复现 DeepSeek R1 的 aha moment。
推荐理由：原文给出了在 4x H100 上用 GRPO 复现 R1 式推理的完整脚本、奖励函数与训练观察，可据此判断 RL 训练的实际收敛过程。