Latest open artifacts (#25): DeepSeek V4.1 Flash 1017, American-made models, and new regulatory controls in the US & China

最新开放模型成果 (#25)：DeepSeek V4.1 Flash 1017、美国本土模型及中美新监管动态

逐渐成熟的开放模型生态正面临监管不确定性

Florian Brand

和

Nathan Lambert

2026年10月20日

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随着所有AI系统（包括开放和封闭系统）的风险迅速上升，开放权重AI的地缘政治格局在秋季再次加速演变。过去一周的诸多新闻显示，中美两国政府都在为对开放模型实施某种管控做准备。

• 中国商务部（MOFCOM）发布了一项政策提案（尚非法律），要求前沿AI模型及其他部分技术在国际共享前需获得政府的事前审批。我们认为对此的反应被夸大了——文件明确指出开源技术将自动获得批准——但地缘政治圈的许多人认为这具有重大意义，因为它提出了一个未来可能用于监管中国AI产业的监管框架。我们信任的其他专家则认为，这项提案可能更多是为了防止类似中国初创公司Manus被西方公司收购等问题，而非针对前沿AI模型。无论如何，AI的控制机制正在运转，开放权重模型无法完全置身事外。

• 美国国土安全部（DHS）针对DeepSeek发布了禁令，限制DeepSeek公司及其技术平台本身参与联邦民用采购。尚不清楚这将如何影响基于DeepSeek模型微调的模型或使用DeepSeek输出进行训练的模型（例如，Nvidia的Nemotron模型长期以来在训练中大量依赖DeepSeek模型——它们是否会被禁止？），但这是预期中的行动，也进一步凸显了建立本土开放模型生态系统的必要性。中国其他模型开发商如GLM的创造者智谱AI，目前已在商务部/工业与安全局（Commerce/BIS）的实体清单中，这限制了他们获取美国技术的途径。

在上述新闻之后，DeepSeek公开发布了其内部推理框架DeepInfer，这可能比现有的开源工具（如vLLM/SGLang）在处理其模型时效率高得多。据估计，DeepSeek在该推理框架上销售token时的毛利率可达90%。众所周知，顶尖AI实验室内部拥有更高效的推理工具，而这是我们首次看到领先实验室公开分享此类工具。推理公司将迅速采用这些工具，这将推动DeepSeek模型在整个生态系统中的价格下降（或毛利率上升）。尽管这不是一个开放模型或数据集，但我们认为这一发布是过去几个月最重要的开源AI成果之一。

截至目前，Kimi K3.1据说即将发布，其元数据已开始出现在公共库中。令人振奋的时刻！

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我们的精选

• MiMo-V2.6-Pro-RL by XiaomiMiMo : Mimo 的一次更新，沿用了与 MiMo V2.5 相同的基础架构，但大幅增加了强化学习训练的资源投入。他们还发布了深入的技术报告，并公开了部分训练环境，这种规模的开源披露在业界较为罕见。该方案最终产出的 V2.6-Pro 模型目前在 Artificial Analysis 的排行榜上位列第一，强化学习训练过程还配备了实时可视化监控面板。我们一直关注 Xiaomi 的进展，其投入产出比正在持续验证。

• DeepSeek-V4.1-Flash-1017 by deepseek-ai : 自最新 Artifacts 发布以来，DeepSeek 一口气推出了两个新版本（552B-A16B），不仅扩展了参数规模，还新增了图像输入支持。该模型凭借出色的性能与亲民的价格获得了广泛关注，同时延续了 MIT 许可证的开放策略。在当前行业许可证趋向定制化和排他性的背景下，这种开放态度尤为可贵。下图展示了 DeepSWE 平台上 DeepSeek 的性能与价格帕累托最优曲线，这是当前最受欢迎的智能体软件工程基准之一。

• clef by Cloudflare : 在初创公司 Typesafe 首次引入决策模型后，这类模型迅速成为行业热点。简单来说，决策模型是一种输出少量带概率权重的分类结果的通用模型。其应用价值推动了快速普及，也催生了 Clef 等多个开源微调版本。

• NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B-NVFP4 by nvidia : Nemotron 系列中型模型终于迎来期待已久的更新。该模型在参数规模下表现出色，配合高性能笔记本或 RTX Spark 显卡即可本地运行。一如既往，NVIDIA 公开了绝大多数训练数据和完整技术报告。

• Beam-1.0-501B-A23B by reflection : Reflection 期待已久的开源模型正式发布，成为目前在 Apache 2.0 宽松许可证下发布的最强美国开源模型。虽然不是智能程度最高的开源模型，但 Beam 的令牌效率表现极为出色（仅次于 GPT-6-Astra），这体现了其后训练阶段的成熟架构设计。

模型

#### 通用模型

• Ternary-Bonsai-2-27B-gguf by prism-ml : Qwen3.8-27B 的三值版本，专为设备端部署优化。

• Ornith-1.5-397B by ornith-ai : 一系列基于 Qwen3.5 和 Gemma 4 的微调模型，在本地 AI 社区因显著超越原版基准而受到关注。

• Ling-3.0-flash-VL-fp4 by inclusionAI : 蚂蚁集团 Ling 团队推出的 124B-A5.5B 模型，延续其持续输出模型的惯例。

• Muse-Spark-Open-816B-A42B by meta-models : Meta 正式发布 Muse 的开源版本，我们此前已做过详细报道！

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