DeepSeek 联合华为发布昇腾芯片开源编程工具
DeepSeek 与华为合作，为华为昇腾芯片打造开源编程工具，核心是 TileLang 语言，DeepSeek 称其编程模型比 CUDA 更简单。发布内容还包括计算库和芯片间数据传输库，双方还优化了由 128 颗昇腾 950 芯片组成的超级节点。TileLang 最初由北京大学研究人员开发，DeepSeek 已使用约一年，目前是其 AGI 工作的主要工具。
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今日 1 条The DecoderAI 评分7272
Latent Space精选AI 评分8888 OpenAI DevDay 2026 发布 Dots、GPT-6.1 Sol 与 Decisions API
OpenAI 在 DevDay 2026 上发布 Dots 常驻智能体、GPT-6.1 Sol 模型、Ultrafast 加速模式、Decisions API、ChatGPT Spaces 与 Marketplace，并称 ChatGPT 周活达 12 亿。
推荐理由：汇总 OpenAI DevDay 2026 的发布清单与第三方评测数据，可快速了解智能体产品与模型定价的竞争格局。
Latent SpaceAI 评分2222 Latent Space 宣布 AINews v3 改版并重启赞助合作
Latent Space 公布 AINews v3 改版计划，将把已运营 3 年、订阅超 20 万的 AINews 与 Latent Space Discord 合并，并探索迁移至 Beehiiv 和新主页。
Latent Space精选AI 评分8080 小米发布 MiMo-V2.6-Pro 1T-A42B 开源全模态模型，训练成本约 300 万美元
小米发布 MiMo-V2.6 系列，包含原生全模态模型 MiMo-V2.6-Pro 与 MiMo-V2.6-Flash，并推出输出速度最高提升 20 倍的 MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed。
推荐理由：小米首次进入前沿开源模型序列，其 RL 训练成本与开源环境细节提供了观察后训练路线的新样本。
Latent SpaceAI 评分6060 AINews：Yegge 关停 Gas Town，Databricks 用 Astra 后编码支出增 60%
Latent Space 的 AINews 汇总 9 月 15 日至 16 日动态，其中 Steve Yegge 关停了 Gas Town，并承认每月花费数千美元订阅编码智能体，最终只做出了 Gas Town 这一个项目。
NVIDIA Blog精选AI 评分6262 NVIDIA Vera Rubin NVL72 首次亮相 MLPerf Inference v6.1 并取得领先性能
NVIDIA 在 MLPerf Inference v6.1 中首次提交 Vera Rubin NVL72 预览成绩，在 Qwen3-VL 上吞吐最高达 GB300 NVL72 的 3.7 倍，在 DeepSeek-R1 上最高达 2.5 倍。
推荐理由：MLPerf v6.1 成绩给出了 Vera Rubin 与 GB300 的吞吐对比和 99% 扩展效率，可据此判断推理基础设施的性价比走向。
Import AIAI 评分6262 Import AI 465：开源与闭源网络能力差距收窄、Kimi K3 与 Demis 的 AGI 监管方案
英国 AI Security Institute 分析显示，开源权重模型与闭源前沿模型的网络能力差距正在收窄：GLM-5.2 与 DeepSeek V4-Pro 的表现接近 4 到 7 个月前发布的闭源前沿模型，而 2025 年大部分时间这一差距为 6 到 10 个月；在长周期网络靶场 The Last Ones 上差距更大。
Hugging Face Blog精选AI 评分8888 DeepSeek-V4 发布：百万 token 上下文面向智能体任务
DeepSeek 发布 V4，在 Hub 上提供两个 MoE 检查点：DeepSeek-V4-Pro 为 1.6T 总参数、49B 激活，DeepSeek-V4-Flash 为 284B 总参数、13B 激活，均支持 1M token 上下文窗口。
推荐理由：原文拆解了 V4 混合注意力如何把 1M 上下文的 KV cache 压到约 2%，并给出智能体基准对比，便于判断长任务部署成本。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 Hugging Face 发布 2026 春季开源 AI 生态报告
Hugging Face 发布《State of Open Source on Hugging Face: Spring 2026》，基于平台数据回顾过去一年开源 AI 生态变化。
推荐理由：Hugging Face 用平台数据勾勒开源 AI 一年变化，中国模型下载占比与机器人数据集增长是两条主线。
Hugging Face BlogAI 评分3030 从 DeepSeek 到 AI+：全球开源 AI 生态的未来走向
Hugging Face 博客第三篇中国开源 AI 系列文章指出，开源已成为中国 AI 机构近期的主流路线。Qwen 在 Hugging Face 上的衍生模型超过 113k，远超 Llama 的 27k 和 DeepSeek 的 6k；Kimi K2、GLM-4.5、MiniMax M2 等模型相继开源，Kimi K2 被广泛称为"另一个 DeepSeek 时刻"。
Hugging Face BlogAI 评分2828 中国开源 AI 生态的架构选择：超越 DeepSeek 之后
中国开源模型已几乎一致转向 MoE 架构，Kimi K2、MiniMax M2、Qwen3 均采用该路线，以在成本约束下兼顾能力与灵活部署。0.5B–30B 小模型成为本地运行与微调主力，Apache 2.0 接近默认许可证。DeepSeek-V3.2-Exp 获华为昇腾与寒武纪 day-zero 支持，蚂蚁 Ling 用国产芯片训练 1 万亿 token 成本降约 20%。
Hugging Face BlogAI 评分3636 Hugging Face 回顾“DeepSeek 时刻”一周年：中国开源 AI 生态的崛起
DeepSeek 于 2025 年 1 月发布 R-1 模型，一年后成为 Hugging Face 史上获赞最多的模型，其 MIT 许可让推理能力可下载、蒸馏和微调，推动中国开源 AI 生态成型。
Hugging Face Blog精选AI 评分6565 Hugging Face 博客：全球算力格局正在如何变化
Hugging Face 发布博客《On the Shifting Global Compute Landscape》，梳理中国开源权重模型与国产芯片互相牵引的现状：过去几个月，华为昇腾、寒武纪等芯片已开始承载部分高性能开源模型的推理，部分模型开始用国产芯片训练。
推荐理由：梳理中国开源模型与国产芯片互相牵引的路径，帮助读者理解算力受限如何影响模型架构与部署选择。
Hugging Face BlogAI 评分3434 Hugging Face 发布 FutureBench：评估 AI 智能体预测未来事件的能力
Hugging Face 推出 FutureBench，用真实预测市场和新闻生成的问题评估 AI 智能体预测未来事件的能力。该基准通过 smolagents 智能体抓取新闻并用 DeepSeek-V3 生成预测问题，每周从 Polymarket 引入约 8 个问题，另每轮抓取生成 5 个问题、时间跨度为一周。FutureBench 认为预测类任务无法被数据污染，且结果可随时间客观验证。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 Hugging Face 介绍 DeepSeek-V3 0324：改用 MIT 许可，数学与代码能力提升
DeepSeek 本周在 Hugging Face Hub 上线 DeepSeek-V3 0324，这是 R1 推理模型基座 DeepSeek-V3 的更新版本，架构不变但改用 MIT 许可，此前 V3 使用自定义模型许可。
推荐理由：梳理 DeepSeek-V3 0324 的基准提升与 MIT 许可变化，并给出多种本地部署与量化运行方式。
Hugging Face Blog精选AI 评分6767 Open R1 更新：发布 OlympicCoder 代码模型与 IOI 基准
Hugging Face Open R1 项目发布 OlympicCoder-7B 和 OlympicCoder-32B 两个代码模型，基于 Qwen2.5 Coder Instruct 微调，在 IOI 问题上超过 Claude 3.7 Sonnet 等闭源前沿模型。
推荐理由：Open R1 复现 R1 代码推理配方，给出数据集、IOI 基准与 7B/32B 模型，并附训练经验。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 用 Math-Verify 重评 Open LLM Leaderboard 全部 3751 个模型
Hugging Face 用 Math-Verify 替换旧评测器，重新评估了 Open LLM Leaderboard 上提交过的全部 3751 个模型。旧评测器因答案格式、SymPy 解析和比较环节的问题把正确答案判错，新方案平均让模型多解出 61 道题、整体提升 4.66 分，Algebra 与 Prealgebra 子集分别提升 8.27 和 6.93 分。
推荐理由：原文给出旧评测器失效的具体案例和重评后的分数变化，可据此判断数学评测口径对榜单排名的影响。
Hugging Face Blog精选AI 评分6767 Open R1 发布 OpenR1-Math-220k 数学推理数据集
Open R1 项目发布首个大规模数学推理数据集 OpenR1-Math-220k，在 512 张 H100 上用 vLLM 和 SGLang 本地生成 80 万条 R1 推理轨迹，经 Math Verify 与 Llama3.3-70B-Instruct 过滤后保留 22 万个含正确推理轨迹的问题。
推荐理由：Open R1 项目公开了 220k 数学推理数据集的构建流程与本地生成方案，可了解复现 R1 训练管线的具体做法。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Open-R1 更新：复现 DeepSeek-R1 评测分数与训练管线进展
Hugging Face 的 Open-R1 项目在启动一周后，复现了 DeepSeek-R1 蒸馏模型在 MATH-500 上的评测分数，例如 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 得 81.6、7B 得 91.8、32B 得 95.0。
推荐理由：Open-R1 一周内复现了 DeepSeek-R1 蒸馏模型的评测分数，并公开了 GRPO 训练与合成数据生成的具体工程取舍。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Mini-R1：用 GRPO 和 Countdown 游戏复现 DeepSeek R1 的 aha moment
Hugging Face 博客发布 Mini-R1 教程，用 GRPO 和 Countdown 游戏在 Qwen2.5-3B-Instruct 上复现 DeepSeek-R1 的 aha moment。
推荐理由：作者用 4 张 H100 复现 DeepSeek-R1 的 aha moment，给出完整脚本与训练观察，可迁移到自己的 RL 实验。
Hugging Face BlogAI 评分4848 如何在 AWS 上部署和微调 DeepSeek 模型
Hugging Face 发布指南，介绍如何在 AWS 上部署和微调 DeepSeek-R1 系列模型。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 启动 Open-R1 项目，完整开源复现 DeepSeek-R1
Hugging Face 发起 Open-R1 项目，计划系统重建 DeepSeek-R1 的数据与训练流程，补上官方未公开的数据集和训练代码。项目分三步：从 DeepSeek-R1 蒸馏高质量推理数据集复现 R1-Distill 模型，复现 R1-Zero 所用的纯强化学习流程并整理数学、推理、代码数据集，以及展示从基座模型经 SFT 到 RL 的多阶段训练。
推荐理由：Hugging Face 公开复现 DeepSeek-R1 的三步计划，读者可了解开源推理模型训练链路的缺口与补全路径。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 NuminaMath 如何赢得首届 AIMO 进步奖
Numina 与 Hugging Face 合作的 NuminaMath 7B TIR 赢得首届 AIMO 进步奖，在私有测试集 50 题中解出 29 题。方案基于 DeepSeekMath-Base 7B 做两阶段全量微调，先学自然语言链式推理，再学工具集成推理，配合 SC-TIR 解码生成 N=48、深度 M=4 的候选并多数投票。
推荐理由：获胜方案完整公开了两阶段微调、SC-TIR 解码与内部验证集设计，可迁移到其他推理任务。