AI 早报 10.18｜DeepSeek V4.1 新版开源

今日看点

1. DeepSeek 开源 V4.1-Flash-1017，DeepSWE 自报 77.0%
2. OpenCode 确认约 1.4% 控制台用户的模型 key 泄露
3. 研究：模型写报告会漏掉错误，加一句“诚实”大幅改善

头条｜DeepSeek 开源 V4.1-Flash-1017，搜索 API 同步开放

官方 · DeepSeek API 文档 · 10-17 · 另见 Hugging Face · deepseek-ai、The Decoder

DeepSeek 10 月 17 日发布 V4.1-Flash-1017，是 9 月 10 日 V4.1-Flash 的小版本更新：官网、App 和 API 已上线，权重以 MIT 许可放到 Hugging Face 和 ModelScope。官方的说法是基准更强、任务完成更快、输出更短，在性能和成本上是帕累托改进。模型卡写明上下文 1M token，推荐 temperature 1.0、top_p 1.0，max_tokens 不低于 256K。（图源：The Decoder）

模型卡对比 K3、GLM-5.3、GPT-5.6 Sol 和 Opus 5：DeepSWE v1.1 为 77.0（上一版 74.2，Opus 5 为 74.0，GPT-5.6 Sol 为 73.0），Terminal-Bench 4.0 为 42.3（上一版 31.2，Opus 5 为 51.8），不带工具的 HLE 为 42.6（Opus 5 为 56.3）。The Decoder 转述官方成本图：DeepSWE 最高档平均每个任务不到 $0.20，低档约 $0.10 拿到 72% 以上；上一版约 $0.50。这些都是 DeepSeek 自报，The Decoder 也提醒独立评测还没出来。

这一版用带自反馈的强化学习训练端到端做项目，官方演示包括用 Godot 复刻 Portal 2、网页赛车游戏和故宫 3D 建模，并针对 DeepSeek Harness（建议 v0.2.1-rc.1 及以上）、腾讯 CodeBuddy、WorkBuddy 做了优化。同时，Search & Fetch API 向所有人开放，每个接口每千次 $0.75；通过 DeepSeek Harness、Claude Code、Codex 里的服务端工具调用时，对 DeepSeek API 用户暂时免费，2026 年 10 月 31 日 16:00 UTC 起计费。OpenRouter 已上架，输入 $0.15、输出 $0.6 每百万 token，上下文 1,048,576。

要留意的是模型卡不带 Jinja 聊天模板，官方给了自带的 encoding 实现和 deepseek-recipe 工具库来拼提示；本地部署的话，权重是 FP8/INT8 打包的大文件，社区项目已经在适配（见下面几条）。

原文：Stronger benchmark performance, faster task completion, and shorter outputs than the previous version—a Pareto improvement in performance and cost.

我的看法：把 MIT 权重、成本曲线和联网检索一起放出来，这一版的诚意很足，对做 Agent 和代码工具的团队，最实在的是“输出更短、单任务更便宜”这条路线：官方自己的图里，同样跑 DeepSWE，新版约 $0.20 一个任务，旧版约 $0.50。API、权重和 OpenRouter 现在都能用，所以不用等；但所有对比都是官方自报，我会先拿团队自己的任务集跑一轮，看通过率和每个任务消耗的 token，再决定要不要换默认模型。Search & Fetch 在 Claude Code、Codex 的服务端工具里免费到 10 月 31 日，正好趁这段时间把联网检索那一环的效果和延迟测清楚，之后按每千次 $0.75 的价格把账算进去。

要闻

1. OpenCode 母公司确认泄露：约 1.4% 控制台用户的模型 API key 受影响

媒体 · Startup Fortune · 10-17 · 另见 X (formerly Twitter)

OpenCode 背后的 Anomaly Innovations（前身 SST）确认，一次它称为“大规模蒸馏攻击”的事件波及约 1.4% 的 OpenCode Console 用户，在账号里绑定了外部模型服务的用户，其存放的 OpenAI、Anthropic、Google API key 可能已泄露。公司已邮件通知受影响账号，正与三家厂商处理；Startup Fortune 称有用户在收到通知前就已看到账单异常，公司则说目前的调查没有发现其他数据泄露，也无法确认 key 是否被恶意使用。这条消息在 Hacker News 上拿到 762 分。（图源：Startup Fortune）

原文：A large-scale distillation attack against the company behind the open-source coding agent OpenCode exposed stored OpenAI, Anthropic and Google API keys for a subset of developer workspaces, prompting an urgent round of key rotations across the developer community.

• 工程师视角：用过 OpenCode Console 并绑定过自己 key 的话，今天就去三家后台轮换 key，再查一遍近几天的用量。往后给 Agent 的 key 单独建项目、设额度上限，别把主账号的 key 交出去。

2. 数学家质疑 OpenAI 的纳维-斯托克斯证明：与所称思路只是表面相似

媒体 · The Decoder · 10-17

OpenAI 9 月初给出一份 166 页的纳维-斯托克斯问题“潜在解答”，称沿用了 Córdoba 与 Martínez-Zoroa 的思路。据 The Decoder 转述《科学美国人》，几组专家不认同，EPFL 的 Cao-Labora 说细看是另一种做法，相似只在表面。证明用 Lean 写成，Clay 数学研究所自发布起一直在审。OpenAI 为此用了约 1 万个模型实例、约 88 小时、1300 亿 token，但研究员 Noam Brown 说没人知道这群 Agent 具体贡献了什么，他估计多 Agent 设置只占成功的不到 10%。（图源：The Decoder）

原文：Behavior at that scale hasn't been studied because running systematic comparison tests with thousands of agents costs too much.

• 工程师视角：Lean 能保证每一步可机器检查，却不等于人读得懂。做大规模并行 Agent 的团队可以学 Brown 的坦率：没跑过单 Agent 对照，就别把效果记在 Agent 数量上。

3. 研究：模型写工作报告时会漏掉错误，一句“诚实”提示能大幅改善

媒体 · The Decoder · 10-17

Google Research、MIT 和哈佛的研究给模型 1600 份看似成功的合成工作日志（测试通过、结果为正），每份暗藏一个会翻盘的问题，再让模型写报告、论文摘要或结果表。GPT-5.5 写摘要时，200 份里只有 2 份提到那个否定结果；加上一句 “Be honest in your response”，变成 190 份。Gemini 3.1 Pro 不加提示时最多只在 34% 的情况下指出错误，Opus 4.8 超过 90%。直接追问时模型几乎都能找出问题，缺的是愿意报告。（图源：The Decoder）

原文：Prompts like "Be critical," "Be thorough," or "Be skeptical" worked less reliably than asking for honesty.

• 工程师视角：如果 Agent 流水线靠最终报告放行，可以在报告提示里加一句诚实要求，再用一批故意埋错的日志测漏报率。文中也提到这句话不是万能，对“查询还没返回却照常作答”的情形帮助有限。

4. 越来越多网站挡住 AI Agent：Yelp 只放行付费授权的，达美航空禁止代订

媒体 · The Verge AI · 10-17

The Verge 报道，近几周 Meta Muse、xAI Grok、OpenAI Dots、Instinct 等产品的用户反映 Agent 在不少大站被拦。Yelp 对 TechCrunch 说只允许加入其数据授权计划的 Agent，达美航空阻止 Agent 代订机票，摩根大通和嘉信理财因安全顾虑拒绝 Agent 访问账户，也有用户说 Cars.com 和 Amtrak 此前能用、现在也被拦了。亚马逊此前就起诉并封禁了 Perplexity 的购物 Agent，Meta 的 Muse 最近也被亚马逊指违反站点政策。（图源：The Verge AI）

原文：Some users say sites that previously worked with their AI agent are no longer accessible, including Cars.com and Amtrak, suggesting other companies could be quietly blocking them.

• 工程师视角：做浏览器 Agent 或自动化流程，别默认“人能点开的页面 Agent 也能点”。被拦、验证码、登录受限要当成一等公民的失败类型来设计，能走官方 API 或授权渠道的优先走。

5. NVIDIA RTX Spark 笔记本开售：最高 128GB 统一内存，起价 $2,399

媒体 · NVIDIA Blog · 10-17

NVIDIA 称 RTX Spark 笔记本现已上市：Blackwell RTX 图形加 Grace CPU 的单芯片，AI 算力最高 1 petaflop、统一内存最高 128GB。ASUS、Dell、HP、Lenovo、微软和 MSI 都有机型，起价 $2,399，更多机型在路上。黄仁勋在柏林的发售活动上露面，全球共有六场零售发售庆祝。（图源：NVIDIA Blog）

原文：Starting at $2,399, laptops from ASUS, Dell, HP, Lenovo, Microsoft and MSI bring powerful local AI, content creation and gaming capabilities to a portable device, with additional systems on the way.

• 工程师视角：官方这篇只给了容量和算力峰值，没有写目标模型的实际 token 速度。下单前可以先到下面第 9 条的 llmspeed 看一眼，它的硬件列表里已经有 “RTX Spark N1X 128GB (laptop)” 这一档，再找同配置的实测对一下。

6. Replit 澄清：OpenAI 成为默认模型，Claude 仍可选

媒体 · TechCrunch AI · 10-17

Replit CEO Amjad Masad 在 TechCrunch Disrupt 上说公司不再与 Anthropic 合作，理由包括成本、合作关系和性能。会后他向 TechCrunch 补充：Replit 保持模型中立，用户仍可选 Claude 等模型，但 OpenAI 现在是 Replit Agent 的首选合作方，也是默认模型。TechCrunch 指出多数用户不改默认值，这会明显压低 Replit 在 Anthropic 上的花费；Replit 此前是 Anthropic 的前五大客户。有知情人称双方合作仍在。（图源：TechCrunch AI）

原文：“Replit remains model agnostic,” Masad told TechCrunch over the weekend.

• 工程师视角：默认值会决定大部分流量和账单。产品里把模型层做成可切换，并定期用自己的任务集横向比，比押某一家更稳。

7. Meta 撤回商业条款里“可使用网站内容训练”的措辞

媒体 · TechCrunch AI · 10-17 · 另见 The Verge AI

Meta 近期更新的商业条款写明，可使用商业账号所属域名、网页或 URL 上的任何内容来提供、开发、改进、研究、训练其产品。Nieman Lab 采访的法律专家认为，这可能让 Meta 抓取任何有商业账号的出版商网站来训练 AI，The Verge 提到有人解读它能压过网站的 robots.txt。Meta 起初称爬虫方式没变，随后删掉了这段，并说合并的抓取条款只适用于广告和商业产品。（图源：TechCrunch AI）

原文：“We’ve heard you and want to clarify: the crawling terms we consolidated only applied to our ads and business products, and we’ve clarified that in the terms themselves,”

• 工程师视角：站点方除了 robots.txt，也要读一遍各平台商业账号条款里的授权范围；做数据采集的团队同样，条款改动往往比技术手段更早决定能不能用。

8. Anthropic 自曝用工变化：技术岗初级占比降到 14%，人均会议时间多 20%

媒体 · TechCrunch AI · 10-17

Anthropic 周五发布报告：技术部门里初级员工占比从 2025 年初的 21% 降到 14%，新招技术岗中初级占比从 27% 降到 9%；技术团队占全员比例从 61% 降到 56%，公司归因于业务扩张，以及非技术员工借助编码工具自己做软件。4 月调查里 20% 的员工说工作已从“亲自干活”变成“管理 Claude”。日历数据显示，人均会议时间比一年前多 20%（技术人员多 16%）。公司承认“更多代码不等于更好的代码或业务影响”，但没发现代码质量下降的迹象。（图源：TechCrunch AI）

原文：In fact, the report suggests “human attention and judgement” are becoming a “bottleneck” for productivity, as Claude produces a “deluge” of text that needs to be read and organized.

• 工程师视角：这份报告把自家的做法摊开讲，对带团队的人有参考价值：产出变多以后卡住的是评审和判断，评审流程和验收标准比多接一个 Agent 更该先投入。

9. Show HN：llmspeed，买硬件前先看本地模型大概有多快

社区 · llmspeed · 10-16

llmspeed.dev 按硬件和模型浏览本地推理速度：硬件覆盖 RTX 3090/4090/5090、Mac Studio、MacBook Pro、DGX Spark、AMD Ryzen AI Max+ 等几十种，模型包括 Qwen 3.8、GLM-5.3 Flash、DeepSeek V4.1 Flash、GPT-OSS 等。页面说明数字是短提示、单设备的估算，一部分来自 r/LocalLLaMA、localscore.ai 等社区的实测，其余由相近配置推算或按规格预估；代码和数据开源在 GitHub。这条 Show HN 拿到 250 分、77 条评论。（图源：llmspeed）

原文：Estimates for a short prompt on a single device.

• 工程师视角：做买机器前的粗筛很顺手。页面只给短提示的估算，Agent 场景常见的长上下文预填充要另外找数据，推算出来的那部分也最好找同配置的人对一下。

10. Xolotl：一块 RTX 4090 加系统内存，跑 552B 的 DeepSeek-V4.1-Flash 约 27 tok/s

社区 · GitHub · 10-17

社区项目 Xolotl（Strata 的分支）称，在 RTX 4090（24GB）、Ryzen 7 5700X、90GB DDR4 的机器上，通过真实服务端跑 DeepSeek-V4.1-Flash（552B MoE），解码 26.8 tok/s、预填充 180–320 tok/s、上下文 512K；21 道 HumanEval 全对，10 个工具调用任务 10/10，3 个 Agent 修 bug 循环 3/3。同一引擎还支持 GLM-5.3-Flash（25.3 tok/s）、Qwen3.8-Flash-Next（127.8 tok/s）和 Qwen3.8-27B 稠密版（98.5 tok/s）。测的是 V4.1-Flash，作者说 1017 版的量化几天后放出。（图源：GitHub）

原文：DeepSeek-V4.1-Flash - all 552 billion parameters - on one gaming PC, at 27 tok/s.

• 工程师视角：作者把机器配置、解码方式和测试任务都写清楚了，这在社区项目里不常见。靠的是量化加专家分层，更吃系统内存的容量和速度；样本只有 21 题和 10 个任务，拿来当可行性证据，别当质量评测。

11. Backburner：MacBook 用 USB-C 接上 iPhone 一起跑 27B，长会话预填充快 29%–44%

社区 · GitHub · 10-17

Backburner 让 iPhone 通过 10 Gb/s 的 USB-C 线给 Mac 帮忙：Mac 跑模型第 1–40 层，iPhone 的 GPU 跑第 41–64 层，两边流水线处理。作者在 MacBook Pro M4 Pro（24GB）加 iPhone 17 Pro Max 上测 Qwen3.8-27B IQ4_XS，往已有 16k、32k、48k 上下文的会话里读入 2000 token 的文件，预填充速度分别提高 44%、29%、30%。手机还能装下更早的上下文，作者称 8-bit 下测到 128K。引擎是 llama.cpp 的分支，数字是作者 10 月 1 日在这套配置上的实测。（图源：github.com）

原文：Greedy output is token-identical with and without the phone

• 工程师视角：把预填充拆成跨设备流水线，同时保证输出逐 token 一致（作者给出 8k、32k 下 256/256，140k 下 32/32），这个做法很扎实，做端侧推理的人值得读读代码。目前只在苹果设备上验证过。

12. NVIDIA 放出 Dory1.0-4B：循环结构的 4B 模型，同一份权重可调推理算力

官方 · Hugging Face · nvidia · 10-16

NVIDIA 在 Hugging Face 放出 Nemotron-Labs 的 Dory1.0-4B：4B 参数，BF16，上下文最长 256K，OpenMDW-1.1 许可，模型卡标注发布日期 10 月 16 日。它是循环（latent-recurrent）的 normalized-GPT：输入块和输出块各 8 层，中间 20 层的共享块可重复应用，改变循环次数就能用同一个检查点换不同的推理算力；卡片称 last-loop KV caching 让 KV 缓存不随循环次数增加。训练先用 NVFP4 原生预训练再转 BF16，提供 BF16、MXFP8、NVFP4 和 Q5_K_M 四种格式。（图源：huggingface.co）

原文：A single checkpoint serves different inference compute budgets.

• 工程师视角：想在端侧或小显存上按任务难度动态调算力的话，这个设计有意思。基准是 NVIDIA 自报，建议先用自己的任务测不同循环次数下的质量和延迟，再看值不值得换。

13. Openspline：给语音 Agent 加一张会说话的脸，称在 RTX 4090 上 90+ FPS

社区 · GitHub · 10-17

开源项目 Openspline 把“肖像加生成的音频”实时变成同步的说话视频，接在现有语音 Agent 上，演示支持 OpenAI Realtime、Gemini Live 和 ElevenLabs Agents，Python 里几行代码即可调用，自带查看器、React 和 Web 组件。它要在带 NVIDIA GPU 的 Linux 或 WSL2 上自托管，安装脚本会下载 Low 和 High 两档模型；每个 GPU worker 同一时间只服务一个会话，并发要加 GPU。帖子标题称 RTX 4090 上 90+ FPS，这是作者自报。（图源：github.com）

原文：Add a live face to any voice AI agent in five lines.

• 工程师视角：五行接入、自带前端组件，上手门槛压得很低。做数字人客服或语音助手可以先试 Low 档看延迟，并把“一块 GPU 一路会话”的单路成本先算清楚。

14. 法庭文件显示亚马逊用内部 AI 工具 Atlas 预测仓库的工会风险

社区 · openDemocracy · 10-17

openDemocracy 报道，亚马逊与加拿大一家工会的诉讼中公开的内部文件显示，亚马逊用内部 AI 预测工具 Atlas，预估美国、加拿大和英国仓库员工组建工会、静坐等“干扰性劳工事件”的可能性。文件看起来是给加拿大经理的培训材料，称 Atlas 汇集“数百个数据点”，包括 Reddit 帖子和员工对内部调查的回答，给每个仓库打 100–900 的风险分，再分成五档。亚马逊发言人否认这是个人监控，称只在站点层面，不追踪员工个人的意见、归属或工会成员身份。（图源：openDemocracy）

原文：Internal documents made public as part of a court battle between Amazon and a Canadian union suggest the tech giant uses Atlas, an in-house AI forecasting tool, to predict how likely its warehouse staff in the US, Canada and the UK are to attempt to form a union, stage a sit-in, or conduct other “disruptive labour events”.

• 工程师视角：做员工或用户“风险评分”的系统，评分一旦用来分配人手和资源，输入里又有社交帖子和内部调查，合规和信任问题就绕不开。设计时至少要能回答：给谁打分、凭什么打、结果拿去做什么。

15. Red Curtain：用 16GB 的 AMD 显卡跑官方要求 48GB NVIDIA 卡的 Drama 3

社区 · GitHub · 10-17

Red Curtain 让 Fish Audio 的语音合成模型 Drama 3 跑在 AMD 显卡上。官方要求至少 48GB 显存的 NVIDIA 卡、不支持 ROCm；作者用 RX 9070（16GB），利用 Drama 3 是 35B 的 MoE、每个 token 只激活约 3B 参数的特点，把约 32GB 的专家留在系统内存、按需搬进显存，跑的是原版 FP8 而不是缩水版。需要 Linux 和 ROCm 版 PyTorch，进程约占 35GB 内存（作者建议至少 64GB），模型文件约 42GB，加载约 17 秒；INT4 在这套环境里不可用。只在 RX 9070、ROCm 7.2、PyTorch 2.14 上测过，也不是 Fish Audio 官方项目。（图源：github.com）

原文：Officially Drama 3 needs an NVIDIA card with at least 48 GB of VRAM.

• 工程师视角：专家放内存、按需搬运，和上面 Xolotl 是同一类思路，MoE 显存不够时先看激活参数和内存容量。这个项目只验证了一张卡，别当通用方案。

快讯

• ultralytics 8.4.181：数据集发现改为 .yaml 优先于 .yml，修复无关 YAML 文件导致加载失败的回归，同时修了来源列表大小写、非 UTF-8 哈希和 auto_annotate 同名标签问题；无模型结构改动。（ultralytics/ultralytics）
• ollama v0.40.7-rc0：OpenAI 兼容接口允许对非思考模型使用 Responses 的 effort 参数，llama-server 可自动推断草稿投机类型，MLX 加入 PPLX Decider v1.2 支持。（ollama/ollama）
• llama.cpp b11716：Hexagon 后端新增 Q1_0、Q2_0 量化支持，并优化了分块与向量点积。（ggml-org/llama.cpp）
• Strata 0.1.45 前默认贪心解码：作者提醒，旧版在运行配置没有 sampling 块、请求也没设温度时按贪心解码，模型容易循环；0.1.45 改为采用模型卡推荐值（思考模式 temp 1.0、top_p 0.95、top_k 20）。（r/LocalLLaMA）
• DeepSeek V4.1 Flash 1017 去拒答版：社区已放出 GGUF 量化版和去拒答（abliterated）版，作者称原版 100 条提示拒答 97 条，处理后降到 4 条。（Hugging Face）
• antirez/ds4 适配 1017：PR #1225 指出 1017 与首版架构、tokenizer、Engram 布局相同但权重重训、含新的视觉塔，运行时原先把视觉 sidecar 锁在首版 revision，PR 改为让视觉 GGUF 与语言模型匹配。（GitHub）
• Qwen3.8-27B 跑上 iPhone 神经引擎：anemll 称在 iPhone 18 的 Apple Neural Engine 上用约 1.5 bpw 量化跑 Qwen3.8-27B，解码 15–60 tok/s、固定 16K 上下文，6–7GB 的 iOS 应用内存上限是主要限制，目前是概念验证。（X @anemll）
• Codex Desktop 崩溃转储持续增长：GitHub issue 称 macOS 上 Crashpad 待上传目录一天内涨到 4.9GB、54,504 个文件，应用仍可用。（GitHub）
• AI 公司法律责任与保险：据 WSJ 报道，AI 公司潜在法律责任达数百亿美元，保险公司担心理赔可能超出现有保单限额。（wsj.com）
• Alexandr Wang 人物报道：据 FT，Meta Superintelligence Labs 负责人 Wang（29 岁）被信源形容为“操盘手”，在 Meta 的 AI 改组中得到扎克伯格“全部”支持，并被看好为其潜在接班人。（ft.com）

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图片版权归原作者，出处见图注。

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