Unemployment Labs对已发布模型权重的取证分析发现，来自DeepSeek、Moonshot AI、MiniMax和蚂蚁集团的六个模型是在NVIDIA Blackwell硬件上初始化的，而同一批实验室的早期模型则与Hopper匹配。该方法从保留的权重中恢复每个模型的随机种子和线程布局，作者称这些匹配已在物理H100、B300和GB200芯片上复现。报告估计每次训练运行需要在两到三个月内使用大约500到3,000块Blackwell GPU，并指出这些证据无法确定芯片所在位置，也无法确定是否违反了出口管制。
推荐理由：该报告仅从已发布的模型权重中获取硬件证据，提供了一种可复现的方法来追踪是哪些GPU初始化了模型，而无需依赖泄露信息。
OpenRouter 发布了一份指南，介绍如何基于你自己应用的输入对 LLM 进行基准测试，用代码对输出评分，并比较准确率、计费成本和请求时间。在其 60 个合成任务上，GPT-6.1 Sol 在三次重复中共通过 180/180 次试验，而 DeepSeek 的响应成本最低，通过 157/180 次。与公开排名的吻合度较弱，Spearman 相关系数为 0.109。
vLLM 报告称，在单台 NVIDIA Vera Rubin NVL72 机架上服务 DeepSeek-V4.1-Flash，每 GPU 达到 170 万 tokens/s，每用户 387 tokens/s，是 GB300 NVL72 的 58 倍，峰值达 252 万 tokens/s，单用户达 1,810 tokens/s。性能提升来自为 Rubin 的分裂内存域和 FP4 张量核心重建的 kernel、专用的 TP8 解码路径，以及通过 NVLink 共享的机架级 KV 和 Engram 池。借助跨机架池化前缀和 Dynamo 工作负载感知路由，即使在高并发下前缀命中率也保持在 96.5-97%。
推荐理由：vLLM 关于 DeepSeek-V4.1-Flash 的第三篇文章详细说明了 Rubin 专用 kernel 和机架级内存池化如何将吞吐量提升至 GB300 NVL72 的 58 倍，为大规模服务优化提供了具体参考。
乌兰察布曾是内蒙古一个鲜为人知的城市，随着数据中心在其草原上遍布，它已成为新兴的人工智能计算中心，吸引着来自中国各地的年轻工人。快手于2023年在那里开始运营其首个自建数据中心，DeepSeek今年4月发布了高级运维岗位的招聘广告，月薪最高达3万元人民币（4200美元）。劳动力市场如今正趋于饱和，雇主提高了招聘标准，一些雇主只考虑本科学历持有者。
苹果本周开始在中国区 Apple Intelligence 内对 Qwen 进行开发者测试，计划于 12 月随 iOS 27.3 推出，以用户主动选择的方式将 Qwen 引入 Siri、写作工具和视觉智能。腾讯 11 月 4 日发布的 Hy4 增加了视觉推理与计算机使用能力，百度、月之暗面、蚂蚁和美团也发布或推出了新模型。
NVIDIA Research与Inferact的REINFORCE Zero论文表明，对齐rollout与训练器内核后，未裁剪的token级重要性采样能够纠正剩余的权重滞后，在策略滞后64时稳定训练20,000次更新，并在内核对齐的情况下达到同步训练训练步吞吐量的2.40倍。使用标准内核时，整个运行过程中rollout到学习器的KL中位数上升83.33倍，在线AIME24 pass@1从34.27%降至13.96%，而序列门控虽能稳定训练，但在最后1,000次更新时拒绝了24.48%的序列。零失配设置现已覆盖DeepSeek-V4.1-Flash、发布当日的Kimi K3.1，以及AMD MI355X上的DeepSeek-V4-Flash和Kimi K3.1，代码位于Inferact/zero-mismatch-rl和NVIDIA-NeMo/labs-molt。
推荐理由：NVIDIA Research与Inferact将异步强化学习的rollout-学习器差距拆分为权重滞后和内核失配，表明对齐内核可使未裁剪的重要性采样在策略滞后64时保持稳定训练。
DeepSeek的粉丝创作动漫吉祥物“鲸鱼女孩”（昵称“大胖蓝鱼”）在Bilibili走红，创作者ZipZipPipe使用GPT Image 2改编了一个早期角色，热度在DeepSeek-V4.1-Flash发布前后达到顶峰。该角色从未获得DeepSeek官方认可，却折射出更广泛的转变：中国AI实验室从ERNIE、GLM等英文缩写，转向文心、千问等中文名称，再转向字节跳动豆包这类有亲和力的人设。
Import AI 479 介绍了 Realtime-Bench，这是一个包含 50 项任务的基准测试，由 UT Austin、Ohio State、UIUC、NVIDIA、Northwestern 和 Steadyworks 的研究人员构建，包含 30 项网页任务和 20 项游戏任务，用于测试前沿模型能否在实时压力下行动。GPT-6 Astra（high）取得了最高的实际耗时通过率，为 36%，而在暂停计时的运行中，高推理模型可达到约 70% 至 80%。本期还涵盖了国防情报局的《太空安全挑战》报告以及 Genie 4。
长鑫存储公布第三季度净利润544亿元人民币，营收1187.1亿元人民币，同比增长613.2%；路透社称其已向国内芯片设计公司发送HBM3E样品，计划在两个月内进行有限量产，尽管良率仅为20%至30%。宇树科技上市后首份财报显示，第三季度营收增长69.9%至6.65亿元人民币，研发支出增长约250%。月之暗面发布Kimi K3.1 Pro，上下文窗口达100万token，随后就速率限制致歉，并恢复了订阅用户月度额度的四分之一。
据报道，DeepSeek 以 5000 亿元人民币的投前估值完成了约 1000 亿元人民币融资，腾讯和宁德时代是最大的投资方之一。Moonshot AI 发布了 Kimi K3.1 Pro，具备一百万 token 的上下文窗口，并推出号称运行速度快两到三倍的 Highspeed 版本，在 Terminal-Bench 4.0 上得分 65.7%。中国国务院发布指导意见，提出涵盖六大领域的 18 项任务，将 AI 驱动的就业创造与应对岗位流失的措施相结合。
SemiAnalysis考察了华为与DeepSeek的合作关系，对昇腾950PR（28个cube核心、128 GiB HBM）进行了基准测试，并回顾了DeepSeek于9月30日发布的针对TileLang、DeepGEMM、DeepEP、TileKernels、FlashMLA和DeepSelect的昇腾支持。950PR的峰值HBM带宽达到1.6384 TB/s，在小消息尺寸下带宽利用率超过H100，而其计算利用率中位数为41.5%，H100为46.8%；目前只有TileLang可用，因为所需的CANN 9.2.0在撰写时尚未发布。作者认为，尽管华为硬件落后，但其软件栈已接近前沿水平，并指出大多数优化针对超节点，而vLLM-Ascend在x86主机上仍无法开箱即用。
中国商务部和科技部拟将AI模型、智能体、芯片设计和计算集群列入技术出口管制目录，草案规则将API、应用和SaaS访问排除在外。据报道，DeepSeek计划领投机器人AI初创公司Winverse AI的种子轮，而Infinigence AI完成了23亿元人民币的C轮融资。DeepSeek还发布了V4.1-Flash-1017，采用MIT许可的权重和100万token的上下文窗口。
DeepSeek机器学习与内核工程师刘胜宇的一篇博客文章走红，他在文中质疑前沿AI如今能否优化自身的底层GPU代码，并将Anthropic CEO Dario Amodei比作Adolf Hitler。该文章被《南华早报》和Business Insider等媒体报道，放大了关于谁应掌控先进AI的争论。
DeepSeek V3 每秒处理的 token 数量比 R1 多 47%，每百万输出 token 收费 0.28 美元；R1 每百万输出 token 收费 2.19 美元，并会为更难的任务运行内部推理循环。R1 在 MATH-500 上得分 97.3%，在 AIME 2024 上得分 79.8%；V3 则分别为 90.2% 和 39.2%。多数团队将 80-90% 的简单查询交给 V3，把复杂推理工作交给 R1。