9月10日， DeepSeek官方宣布：正式发布DeepSeek V4.1 Flash模型。官方称该模型是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。经多方测试，V4.1 Flash 在性能、费用、速度、总用时等各项指标上已全面超越V4 Pro。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…

深度求索 发布 DeepSeek V4.1 Flash 模型。这是其全新模型结构系列中尺寸最小的模型，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。 输入激活仅 8B，HBM 需求降至 1/4 DeepSeek V4.1 Flash 为 552B 参数的 MoE 模型，采用全新的 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。新模型还采用了新的预…

近日，界面财联社旗下大模型科技公司财跃星辰联合上海交通大学安泰经济与管理学院花成副教授团队，正式开源发布了全新的金融推理大模型 Alpha-R1。该模型以8B 参数为基座，凭借独创的“语义门控”推理技术和两阶段强化学习训练框架，在金融推理任务的样本外评测中实现了对通用大模型与传统方法的全面大幅领先。 在实际的金融投研场景中，传统的资产配置和通用大模型往往面临双重痛点。一方面，通用大模型虽然能够阅读海量的财经新闻，却缺乏将新闻与具体投资决策关联起来的能力，就像一个背熟了药典却不会实际看病的医生;另一方面，…

深度求索今日正式发布了全新模型结构系列中的最小尺寸成员——DeepSeek V4.1Flash。作为一款具备原生多模态视觉理解能力的轻量化模型，其设计初衷旨在实现更高的能力上限、更快的推理速度、更大的吞吐量，并具备向更大参数模型扩展的潜力。 在核心架构方面，DeepSeek V4.1Flash 采用了552B 参数的 MoE（混合专家）架构，并创新性地引入了全新的 Causal-Encoder-Decoder 结构。由于采用了输入和输出不对称的设计，其输入激活仅有8B，输出激活为16B，使得整体成本显著…

美国加利福尼亚州州长加文·纽森（Gavin Newsom）正式签署了一揽子具有里程碑意义的人工智能监管法案。值得关注的是，这批旨在强化前沿大模型安全风险评估、透明度披露以及防范灾难性网络攻击的新法案，在此前的立法博弈中获得了包括OpenAI与Anthropic在内的多家硅谷人工智能头部企业的罕见背书与公开支持。 这一举措标志着作为全球AI研发核心阵地的加州，在尝试平衡严厉的安全红线与维系科技产业创新活力之间，探索出了一条受到业界相对认可的监管路径。 近年来，随着生成式人工智能算力规模的指数级扩张以及前沿…