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DeepSeek研究员陈德里，在个人博客更新一篇研究综述论文。用的是他自己的技能DeliAutoResearch，DeepSeek-V4-Pro研究和写作，GPT-Image2画图。论文共迭代6次（V1：4 次，V2：1 次，V3：1 次），总耗时6天，进行了约108轮Agent调用，消耗64.8万token，写了2234行LaTeX代码。
最近，DeepSeek又刷屏了！
4个月烧光全年AI预算，天价Token账单正在屠杀硅谷！今天，高性能Agent模型SkyClaw-v1.0出世，性能直逼Opus 4.6、DeepSeek V4 Pro，百万上下文性价比拉满。
DeepSeek这半年生态铺得很快。现在好几个渠道可以免费或极低成本用上DeepSeek模型，从V4 Flash到V4 Pro都有。整理一下最实用的三条路。
DeepSeek 之于大模型，就像蜜雪冰城之于奶茶。你不必纠结性价比，因为它的本事你挑不出毛病，你的钱包它也从不为难。
最近人人都在聊 DeepSeek 的融资，这个等最终落定后我们再说。今天先说 Kimi 。
今年以来，在线策略蒸馏 OPD（On-Policy Distillation）已经逐渐成为大厂 LLM 后训练中的重要组件，例如 DeepSeek-V4，GLM5 就使用了多教师 OPD 来整合不同领域专家模型的能力，相比混合奖励强化学习收敛更快、效果更好。
前两天，AI 圈子里出了个瓜，关于 DeepSeek TUI 创始人的，各个社媒群里几乎都刷屏了。但我发现一个问题 ——大家都只盯着一张微信群聊的截图在讨论，几乎没人把整件事的来龙去脉理一遍。
我悟了，DeepSeek V4系列发布1个月，价格屠夫的本色这才刚刚发力啊！
DeepSeek正用开源、降价和底层架构创新，重画AI硬件生态的成本曲线，把目标指向十万亿美元产业与AGI的星辰大海。