Các đợt công bố mô hình, trọng số nguồn mở và báo cáo kỹ thuật từ DeepSeek — thước đo cuộc chiến giá cả và hiệu năng mô hình.
Rohan Paul@rohanpaul_aiNghiên cứu mới giới thiệu JIT-Agent, hệ thống tự động tùy chỉnh cấu trúc tác vụ (harness) theo thời gian thực. Công nghệ này giúp DeepSeek-V4-Flash đạt 85.1 điểm, vượt trội so với mức 76.0 của GPT-5.6.
Alibaba Cloud / Alibaba Cloud@alibaba_cloudAlibaba Cloud chia sẻ cách dùng OpenTelemetry để truy vết chi tiết thời gian và mức tiêu thụ token của các AI agent, giúp tối ưu hóa DeepSeek Harness thông qua Jaeger hoặc Langfuse.
WeChat Pay mở rộng hệ sinh thái thanh toán AI, cho phép các tác nhân (agent) trên nền tảng DeepSeek Harness và OpenClaw tự động thực hiện thanh toán ngay trong cuộc hội thoại sau khi được người dùng cấp quyền.
Alibaba Cloud / Alibaba Cloud@alibaba_cloudSmart Studio của Alibaba Cloud giúp triển khai các mô hình AI nguồn mở như DeepSeek, Qwen thành dịch vụ sản xuất với hiệu suất cao, độ trễ thấp và khả năng quản lý hạ tầng thời gian thực.
DeepSeek vừa phát hành V4-Flash-Vision-Exp trên Hugging Face theo giấy phép MIT, đánh dấu bước tiến đầu tiên của dòng V4 trong việc hỗ trợ xử lý hình ảnh.
DeepSeek vừa phát hành mã nguồn mở mô hình DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp trên Hugging Face, sở hữu khả năng phân tích hình ảnh và văn bản mạnh mẽ, tiệm cận hiệu năng của Opus-4.8.
Baidu Qianfan bổ sung các mô hình DeepSeek-V4-Pro và GLM-5.3 vào gói doanh nghiệp, đồng thời tích hợp công cụ tìm kiếm cùng nhiều ưu đãi về chi phí sử dụng và mở rộng tính năng AI.
Mô hình 27 tỷ tham số của StartLux vừa giành vị trí thứ hai trong bài kiểm tra MCP của CAICT, cho thấy hiệu suất tiệm cận các mô hình nghìn tỷ tham số và vượt qua DeepSeek-V4-Flash.
Meta chính thức phát hành Muse Code, trong khi DeepSeek và Tencent giới thiệu các mô hình mới tập trung vào thị giác và hiệu suất. Đồng thời, các công cụ quản lý tác nhân (agent) cũng có nhiều cải tiến đáng chú ý về quy trình làm việc.
Phiên bản vLLM v0.28.0 mang đến cải tiến lớn với hỗ trợ DCP cho Kimi-K3, tăng tốc độ phản hồi TTFT lên 60% và triển khai cơ chế MLA thưa cho DeepSeek V4.
Elvis Saravia@omarsar0Khung làm việc của DeepSeek được đánh giá là hình mẫu kỹ thuật lý tưởng nhờ khả năng tùy biến cao và cấu trúc dạng plugin linh hoạt, sẵn sàng cho các nhu cầu AI trong tương lai.
NanoWork ra mắt tính năng tạo PPT tự nhiên và giảm giá DeepSeek V4 xuống còn 22%. Công cụ này hỗ trợ xử lý dữ liệu Excel, soạn thảo báo cáo và thiết kế bộ nhận diện thương hiệu đồng bộ, giúp người dùng phổ thông dễ dàng tiếp cận AI.
opencode@opencodeNgay khi GLM bắt đầu thu phí người dùng, DeepSeek đã nhanh chóng giành lại vị trí dẫn đầu trên bảng xếp hạng. Đáng chú ý, Muse Spark đang nổi lên như một hiện tượng đầy tiềm năng.
Rohan Paul@rohanpaul_aiSapient Intelligence vừa công bố PRAXIST Beta, hệ thống nghiên cứu tự hành sử dụng đồ thị tri thức chia sẻ. Trong bài kiểm tra MLE-bench, PRAXIST (DeepSeek-V4-Pro) đã xuất sắc giành 49 huy chương vàng, vượt qua thành tích 34 huy chương vàng của Claude Opus.
Zhipu GLM-5.3-Flash vừa ra mắt với mức giá cạnh tranh và hiệu suất vượt trội, đánh bại DeepSeek V4 Flash trong hầu hết các bài kiểm tra benchmark, đặc biệt là khả năng xử lý hình ảnh.
阑夕@foxshuoTrong 7 tháng đầu năm, DeepSeek ghi nhận doanh thu hơn 70 triệu USD với mức lỗ giảm xuống còn 106 triệu USD. Công ty duy trì biên lợi nhuận gộp 44% và đang tiếp tục tiến trình gọi vốn với định giá 75 tỷ USD.
Nhóm nghiên cứu Stanford giới thiệu phương pháp dùng DeepSeek V4 Flash tự tạo và kiểm chứng kết quả, giúp tăng tỷ lệ thành công trên Terminal-Bench 2.1 lên 88% mà vẫn tiết kiệm chi phí đáng kể so với các mô hình đóng.
Frank Wang@lifesingerSau quá trình thử nghiệm thực tế, các mô hình AI Trung Quốc được phân loại theo thế mạnh: Kimi dẫn đầu về công nghệ, DeepSeek tối ưu nhất, GLM nhạy bén với dữ liệu tài chính và Qwen tiết kiệm chi phí nhất.
HarmonyOS chính thức trở thành hệ điều hành di động lớn thứ 3 thế giới, trong khi Apple ấn định sự kiện ra mắt iPhone 18 vào ngày 10/9. Ngoài ra, Huawei ký thỏa thuận bản quyền với HP và DeepSeek ghi nhận doanh thu tăng trưởng mạnh mẽ trong 7 tháng đầu năm.
AI Notes@AYi_AInotesOx Alpha, mô hình ẩn danh vừa soán ngôi DeepSeek trên OpenRouter, chính là thế hệ mới của dòng GLM từ Zhipu AI. Với khả năng xử lý 1 triệu token và đa phương thức, mô hình này đang tạo nên cơn sốt nhờ hiệu suất vượt trội.
Rohan Paul@rohanpaul_aiOxAlpha là phiên bản cải tiến mới nhất của dòng GLM từ Z.ai (Trung Quốc), hứa hẹn thay đổi hoàn toàn cách vận hành các tác nhân AI thông minh trong thời gian dài.
Testing Catalog@testingcatalog· 2 nguồnMô hình Ox Alpha gây sốt trên OpenRouter nhờ hiệu năng cao với chi phí bằng 0 thực chất là GLM-5.3 Flash từ Zhipu AI, được kỳ vọng sẽ trở thành đối thủ đáng gờm của DeepSeek.
Rohan Paul@rohanpaul_ai· 2 nguồnDeepSeek ghi nhận doanh thu 70,7 triệu USD chỉ sau 7 tháng nhờ tối ưu hóa hạ tầng AI giúp giảm mạnh chi phí vận hành. Dù tăng giá API, mức phí của DeepSeek vẫn cạnh tranh hơn nhiều so với các đối thủ như Kimi hay Claude.
opencode@opencodeSau DeepSeek Flash, Ox Alpha gây chú ý khi đạt hiệu suất xử lý 42 nghìn tỷ token trong 6 ngày. Thông tin chi tiết về mô hình này sẽ được công bố trong vài giờ tới.
X.PIN@thexpinCác nhà đầu tư đang đặt cược bán khống kỷ lục vào MiniMax và Z.AI do áp lực cạnh tranh gay gắt từ các mô hình giá rẻ và mã nguồn mở như DeepSeek hay Kimi. Dù tăng trưởng mạnh từ đầu năm, vị thế của hai công ty này đang bị đe dọa bởi sự bão hòa của thị trường AI.
DeepSeek ghi nhận doanh thu 475 triệu NDT trong 7 tháng đầu năm với biên lợi nhuận API ấn tượng 82,9%, dù vẫn lỗ 715 triệu NDT. Công ty đang đàm phán vòng gọi vốn mới với mục tiêu định giá lên tới 500 tỷ NDT.
AI Notes@AYi_AInotesDanh sách 10 plugin được cộng đồng đánh giá cao nhất giúp biến giao diện dòng lệnh của DeepSeek Harness thành một trạm làm việc chuyên nghiệp với đầy đủ tính năng từ tìm kiếm, ghi nhớ đến quản lý chi phí.
Hongming@hongming731Chip Jalapeño của OpenAI đạt hiệu suất năng lượng gấp 1.5-1.9 lần và giảm độ trễ từ 1.7-3.6 lần khi chạy trên các mô hình lớn như DeepSeek R1 và Kimi K2.5.
JIT-Agent là mô hình thông minh cho phép các AI Agent tự động tổng hợp và tinh chỉnh khung làm việc thích ứng với từng tác vụ. Công nghệ này giúp các mô hình như DeepSeek và GLM đạt hiệu suất vượt trội trên các bài kiểm tra chuyên sâu.