DeepSeek
DeepSeek是由深度求索公司开发的大语言模型系列，具备自然语言理解与生成、代码编写、逻辑推理等核心能力。该系列模型以高性能与高效率为主要特征，支持多种自然语言处理任务，包括对话、问答、文本摘要及复杂推理，面向研究与商业应用场景提供开放或闭源版本。
核心事实
时间轴 (近 90 天)
Mistral Large 4 的 API 输入价格与 DeepSeek 相比明显更贵，缓存命中时价格会大幅降低，但输出成本依然不低。
在安全领域的对比中，Mistral 自己给出的分数甚至略低于 DeepSeek 某个版本的 Flash 模型。
近期 Kimi 与 DeepSeek 的多个版本被用户反馈存在安全能力阉割的情况。
OpenAI、Anthropic、阿里、DeepSeek等公司在争抢FDE类人才。
UP主演示时使用服务端内置Agent，配置了OpenDesign提供的模型（DeepSeek），并测试连接正常。
目前该软件只支持Windows和DeepSeek API，限制了跨平台用户和其他模型用户。
DeepSeek 被社区拟人化为“鲸鱼娘”，属于开源社区文化中的二次创作
插件在DeepSeek等大模型平台上以独立服务形式运行，模型通过函数调用（Function Calling）机制在对话中触发插件接口。
存在两个开源插件：DSF Image Studio（深度工作室）和“每日的日程”，可用于DeepSeek平台。
安装这两个插件的方式是将插件链接发送给DeepSeek，由DeepSeek帮忙安装，之后在设置中可以看到插件入口。
还有 40 条时间轴事件
全部知识事实 (20)
@ai-sdk/togetherai 是 Vercel AI SDK 官方提供的 TogetherAI 平台适配器，构建在 openai-compatible 基础包之上
90%已验证DeepSeek Harness采用MIT协议开源，源码全部公开且完全免费
90%已验证推理模型以OpenAI o1、DeepSeek-R1、QwQ为代表，核心机制是思维链扩展，在给出最终答案前生成大量中间推理步骤
90%已验证OpenAI 的 Chat Completions API 采用消息数组作为输入的格式已成为行业事实标准，Anthropic、Google Gemini、Mistral 等主流模型提供商都提供了兼容或类似的接口
90%已验证DeepSeek-V3采用了混合专家架构（MoE），总参数量达6710亿，但每次推理仅激活约370亿参数
90%已验证DeepSeek的深度思考模式本质上是链式推理（Chain-of-Thought）机制的增强实现
90%已验证DeepSeek是由中国人工智能公司深度求索开发的大语言模型系列
90%已验证GRPO（Group Relative Policy Optimization）由DeepSeek提出，无需单独训练价值网络，已成为当前智能体RL训练的主流算法选择
90%已验证DeepSeek、智谱GLM、Moonshot、百川等主流国产大模型均提供OpenAI兼容接口
90%已验证DeepSeek Flash版本是针对低延迟场景优化的蒸馏模型，牺牲部分复杂推理能力换取更快的响应速度和更低的Token单价
90%已验证@ai-sdk/openai-compatible 是许多 OpenAI 兼容模型服务的公共兼容层，其版本变动可能同时影响多个提供商适配包。
85%已验证DeepSeek Harness支持热插拔能力，装插件无需重启，与VS Code不同
85%已验证GPT-4和Mixtral等主流大模型也采用了MoE架构
85%已验证DeepSeek V4 Flash是一款总参数量284B的MoE多模态模型
80%已验证DeepSeek官方将Harness定位为开发者预览（Developer Preview）
80%已验证DeepSeek V4 Flash是深度求索推出的针对速度和成本优化的高性价比推理模型
80%已验证DeepSeek Harness只需装好Node.js并敲一行命令，就能在浏览器里运行，实现开箱即用
80%已验证DeepSeek Harness的核心设计哲学是将一切都作为插件处理，包括工具、技能和绘图功能
80%已验证DeepSeek Harness采用TypeScript编写
80%已验证DeepSeek 的训练成本据官方披露仅约 600 万美元
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