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小金的研发日志

DeepSeek Harness 学习：Skill 加载全流程你有没有遇到过这种情况：在本地配了个技能（skill），信心满满让模型用，结果它要么压根不调、要么调到的根本不是你以为的那一版？

DeepInfer 能否跑赢 vLLM？GPUStack 八卡 B200 实测结果来了高效推理技术的价值，需要通过实际部署才能进入业务。DeepSeek 开源 DeepInfer，为开发者提供了探索其推理技术的入口。对于希望在自有基础设施上运行模型的团队，接下来还需要解决一系列工程问题：如何提供 API、如何配置运行环境、如何管理 GPU，以及如何评估它在实际工作负载中的表现。

Codex、Claude Code、DSH 怎么用手机管？我试了试 Agents Anywhere用 Claude Code 写代码，有一种等待挺尴尬。你让它分析项目、排查 Bug，或者跑一轮测试。它在终端里忙了半天，最后停下来问：「要执行吗？」如果这时你刚好离开工位，任务就得等你回来。AI 已经开始干活了，人还得负责值班，多少有点赛博监工的意思。

睡前丢给它三张工单，早上收代码和账单：我开源了一个 DeepSeek 驱动的 AI 编码助手睡前我在终端敲了一行命令，把三张工单丢进队列，去睡觉了。早上起来，三个 git worktree 里躺着改好的代码，每个任务一份报告：改了哪些文件、验收命令的输出、花了多少钱。像这样：

我才是银古

让 Agent 把视频做出来：DeepSeek Harness × DeepSeek-V4.1-Flash 视频生产流水线用大模型做视频，大多数人想到的是"生成"：文生视频、图生视频、数字人口播。这条路的问题在于，产出的每一帧都由模型"想象"出来，因此不可控、不可复现，也承载不了真实信息——产品界面上的按钮、报表里的数字、游戏里的操作，它都没法准确画出来。

DeepSeek 开源模型矩阵深度拆解：不追“全能“，用架构差异重新定义能力边界摘要：多数厂商在追逐"一个模型通吃一切"，DeepSeek 走了一条相反的路：用架构选择而非参数规模来切分任务空间。R1 用纯强化学习"逼"出推理能力，V3 用 5.5% 的激活比例实现接近稠密大模型的性价比，Prover 在 Lean 4 里生成机器可验证的证明，Engram 则在 MoE 之外开辟了"记忆稀疏"的第二条轴。本文系统拆解 DeepSeek 开源模型矩阵的六条产品线，讲清每一条线在解决什么问题、用什么架构解决、以及为什么这种"分工式开源"比"一个巨无霸"更有战略纵深。

玫瑰互动GEO

把GeoReady九维当工程项做：储能管理官网的AI就绪度改造笔记GeoReady把1900多个网站的审计数据摊开，做成实时基准（State of GEO）：AI搜索就绪度平均56.7/100，中位数59，一半以上卡在地基档。这篇用工程视角拆解这份基准：九维权重分别对应哪些工程项（robots.txt放行AI爬虫、llms.txt部署、Schema JSON-LD注入、Meta标签规范化、品牌实体清晰），哪些是「白给的分」，以及怎么把就绪度检查纳入CI流水线。先说结论——56.7分测的是机器可读性，是卫生指标不是排名；工程上先补最便宜的两块（llms.txt+JSON-

大模型真好玩

初试短视频生成：豆包将我梦中的场景画出来了~如果说有什么事情每天占据笔者最近大量的空闲时间，除了工作，大概就是红果短剧中的AI漫剧了。《万妖图录传》《动物城邦》看得笔者欲罢不能一部接一部地刷。放在一年前，笔者大概会觉得"这看着也太假了"；但在即梦、可灵这些视频大模型的加持下，如今的 AI 画面从意境到构图都堪称电影级，脸被打得啪啪响。

DeepSeek 又出王炸，用 DeepInfer 搭建自己的服务是不是很容易？核心摘要（截至 10 月 20 日官方仓库核验）DeepSeek 在 10 月 20 日放出的 DeepInfer 官方仓库与配套组件 deepseek-recipe，属于面向数据中心多机多卡集群的底层开源推理引擎，并非个人电脑上开箱即用的桌面软件。从开源代码到一套可对外稳定营业的私有模型服务，中间横跨模型权重、推理引擎、在线服务层与应用运行环境四个工程层级。普通开发机受限于显存规模、64 至 128 卡超节点拓扑以及 RDMA 高速网络门槛，无法一键把满血服务跑起来。对于绝大多数想把 AI 接入业务的

DeepSeek API 接入教程：申请、Python 调用与常见坑DeepSeek 的 API 兼容 OpenAI SDK 协议，因此接入成本很低：已有 OpenAI 调用代码的，改两行配置就能跑。本文从申请到跑通一次对话，把容易踩的坑一并写清楚。

Web3&Basketball

DeepSeek V4.1 Flash 实测：Token 砍半、Search API 跑通上个月我的 API 账单又涨了三成，我决定把常用任务从完整版模型切到 Flash 试试。2026 年 10 月 17 日 DeepSeek 放出 V4.1 Flash-1017，官方给的三个数字很直白：同等任务 Token 砍半、性价比到 1/20 到 1/50、还把 Search 与 Fetch 两个联网接口正式开放。

拆解 DeepSeek 最新开源推理框架 DeepInfer：万亿级大模型的高效落地实战近期，DeepSeek 开源了其大规模推理框架 DeepInfer。根据同期发布的官方技术报告，基于 DeepInfer V4.1 Flash 的单一集群服务，其吞吐量达到了惊人的每日 155 万亿个 Token，折算下来整体收入约为每卡每小时 38 美元。

浅安的邂逅

261020-DeepSeek 双线出击：V4.1-Flash 登顶 Agent Arena，推理框架 DeepInfer 全面开源本日报共收录 25 条 AI 资讯（按 AIHOT 评分精选每版块 Top 5，同事件多源报道已去重以增多样；部分版块当日条目不足 5 条则全收），涵盖模型发布/更新、产品发布/更新、行业动态、论文研究、技巧与观点五大版块。

迪飞特科技

大模型接入业务系统：API、本地部署、RAG、智能体四种路线怎么选上个月有个做 ERP 的老客户找我，说老板拍板要"上大模型"，预算批了三十万，让我给个方案。我问了一句：你们到底想让模型干什么？对方愣了半天，说"就是……智能化一点"。

一缕82年的清风

DeepSeek 突发上线 V4.1-1017：552B 稀疏架构仅激活 16B，白菜价背后的工程奇迹作者：一缕82年的清风定位：【前沿极客情报局】文章概览：针对 DeepSeek 10月17日突发发布的最新旗舰快照 V4.1-Flash-1017，深度实测其首创的“因果编解码（CED）+ 稀疏动态激活（MoE 552B 仅激活 16B）”架构；现场交付完整的 API 异步长程调用与压测代码，并附四大主力模型横评基准表。

DeepSeek 开源推理框架 DeepInfer：KVCache 存三天、投机解码少验 30% 是怎么做到的10 月 20 日，DeepSeek 把线上跑 V4.1 Flash 的推理框架 DeepInfer 开源了，同时放出 Token 编解码组件 deepseek-recipe 和一份推理部署 Q&A。媒体标题多是「大模型普惠」，我更关心的是那份 Q&A：官方称单个集群每天服务 155 万亿 token，并把 Prefill / Decode 怎么分、KVCache 怎么存三天、投机解码怎么省验证算力都写了出来。这是继 2025 年 2 月开源周之后，DeepSeek 又一次把自己的推理系统讲得这么细。

【从零开始 DeepSeek Harness 插件开发教程】二、一切皆插件：简单理解一下 Cordis 内核与 DSH 心智模型上一篇文章：一、DeepSeek Harness 初体验：从零跑通开发者预览理解 DeepSeek Harness（DSH）：从零建立 Cordis 插件框架的心智模型

写代码到底用哪个 AI 不花冤枉钱？最贵和最便宜差了250倍别看现在 AI 发展得越来越快，好像很多选择，但我和身边的朋友都觉得，现在大家每个月花在 AI 编程上的钱越来越多，但踩的坑一点没少。

爱喝雪碧的可乐

DeepSeek 崩了近5小时：一次故障扒透「单点依赖、重试风暴与大模型高可用」摘要：2026年10月15日上午，DeepSeek 网页、App、API 全量中断近5小时。官方致歉、全额返还一周 API 消费，并将原因指向工程链路中的「单点依赖」。本文从故障时间线出发，拆解单点依赖的致命机理、近5小时 MTTR 的构成与重试风暴的流量放大效应，并给出可直接落地的多供应商切换、指数退避、熔断器、幂等续跑代码，以及一份高可用自查清单。