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记者获悉，DeepSeek宣布价格调整，引入峰谷计费机制：以DeepSeek-v4-pro为例，其输入价格（缓存命中）平时为0.025元/百万tokens，高峰时期为0.05元/百万tokens；输入价格（缓存未命中）平时为3元/百万tokens，高峰时期为6元/百万tokens；输出价格平时为6元/百万tokens，高峰时期为12元/百万tokens。
你有没有想过一个问题： 我们平时选模型，到底有多少是因为它真的好用，又有多少是因为它便宜？
什么是DeepSeek开启融资的直接导火索？
Fireworks AI的联合创始人兼CTO、PyTorch核心维护者Dmytro Dzhulgakov将整篇论文梳理成了10个概念，从最底层的GPU访存特性讲到最上层的在线自适应调度。DeepSeek这套方案真正的精髓在于系统工程和模型协同设计。
刚刚，DeepSeek V4 进行了一次更新。新推出了投机解码（Speculative Decoding）框架 DSpark，并同步开源了支撑该版本的全栈推测性解码框架 DeepSpec。DeepSeek-V4-Pro-DSpark 并非全新架构模型，而是在 DeepSeek-V4-Pro 基础上引入了推测性解码模块。此次更新的重点在于工程落地，而非模型能力本身的迭代。
同样是进顶尖 AI 公司当工程师，在中国你只要 1.6 年经验，在美国却得熬到 5.5 年。换句话说，一个中国应届生刚拿到毕业证，就可能坐在 DeepSeek 的工位上调大模型；而他的美国同行还得在别的公司再「实习」四年，才够格投一份前沿 AI 实验室的简历。
来自至知创新研究院（IQuest Research）、中国人民大学高瓴人工智能学院、KAUST等机构的研究团队提出了FORT，一个面向Deep Search Agent的shortcut-resistant training-data synthesis framework。
当全球具身智能行业还在争论技术路线时，一家中国公司已经率先定义并跑通了自己的答案。深度机智提出的「人类学习」路线——以人类数据为起点、动作建模为中心、机器人为 AI 而生——正在被英伟达、Physical Intelligence 等海外头部机构沿同一方向跟进。
刚刚才发现，那堪称DeepMind「推理之王」的男人——周登勇（Denny Zhou），早已离开了谷歌。现在的东家是Meta，在MSL担任研究科学家。整个过程极其低调。没有长篇大论的告别信，没有Meta的高调官宣，如果不是LinkedIn上的职位信息悄悄更新，外界甚至不知道这位大牛已经易主。
大模型浪潮席卷全球数年，技术形态持续迭代，也开始从办公、编程领域，深度渗透到科研这一核心赛道。从中科大夯实数理根基，到哈佛、MIT 完成联合培养，青年学者陈勇超横跨力学、机器人、自然语言处理、大模型等多个领域，完整亲历 AI 一轮轮技术变革。