模型
别名：DeepSeek V4.1
采用新型split activation架构的高效代码生成模型。
已跟踪 4 条高相关材料
最近变化
2026-09-20 · OpenAI使用10,000个代理验证Navier-Stokes方程的局限性
为什么值得关注
DeepSeek V4.1-Flash 被反复提及时，通常意味着它正在影响产品路线、开发者工作流或 AI 产业判断。这个页面把分散材料合并成一个可持续更新的观察入口。
Massive agent swarms define this week in AI. Here is what we covered in our twice-weekly shortform ...
DeepLearning.AI(@DeepLearningAI) · 8.5 分
OpenAI通过10,000个代理揭示Navier-Stokes方程崩溃，DeepSeek推出V4.1 Flash架构优化长上下文成本。
Many assume that agent spend goes toward output tokens. When we ran DeepSWE on Astra vs. DeepSeek V...
Fireworks AI(@FireworksAI_HQ) · 8.5 分
DeepSeek V4.1-Flash在DeepSWE基准测试中以1/15的成本实现与GPT-6 Astra相当的性能，输入token占比达174:1且缓存命中率高达99.6%。
在上海 AGI Bar 录制的 Next Token 第二期已经上线，刚好周一痛苦摸鱼的时候可以听。 这期主要讨论了上周的一些热点信息： GPT-6 Astra 发布之后的一些影响，以及它到底算不...
歸藏(guizang.ai)(@op7418) · 5.5 分
该推文汇总了Next Token播客第二期讨论的热点话题，但缺乏技术细节和深度分析。
已收录 4 条与 DeepSeek V4.1-Flash 相关的内容，按评分排序。
OpenAI通过10,000个代理揭示Navier-Stokes方程崩溃，DeepSeek推出V4.1 Flash架构优化长上下文成本。
入选理由：OpenAI使用10,000个代理验证Navier-Stokes方程的局限性
DeepSeek V4.1-Flash在DeepSWE基准测试中以1/15的成本实现与GPT-6 Astra相当的性能，输入token占比达174:1且缓存命中率高达99.6%。
入选理由：输入token数量是输出的174倍，占成本计算的60%。
该推文汇总了Next Token播客第二期讨论的热点话题，但缺乏技术细节和深度分析。
入选理由：GPT-6 Astra的发布引发AGI相关讨论
推文宣传播客讨论GPT-6 Astra和AGI话题，但未提供技术细节或实用价值。
入选理由：播客讨论GPT-6 Astra对行业的影响
