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DeepSeek V4.1 Flash 新版 1017：更强也更省
DeepSeek 推出 V4.1-Flash-1017 模型，在代码与智能体任务基准上提升的同时压缩了任务运行时间和输出长度，官方称为「性能—费用的帕累托改进」。配套 Harness 升级至 0.2.1 版本，并开放自研 Search 与 Fetch 两个搜索 API，每千次成功请求 5 元，11 月 1 日前免费。
For 用 DeepSeek API 跑编码或智能体任务的工程团队、正在自建或评估检索管线的开发者
DeepSeek 开源昇腾版 DeepGEMM 等组件：接口与 NVIDIA 版相同
DeepSeek 9 月 30 日开源了一组跑在华为昇腾上的基础组件：算子编译工具 TileLang 的昇腾支持、矩阵乘法库 DeepGEMM-Ascend、专家并行通信库 DeepEP-Ascend，以及 TileKernels、FlashMLA、DeepSelect 等算子。DeepGEMM-Ascend 按 MIT 许可发布，与原版 DeepGEMM 接口完全兼容，在昇腾 950DT 上实测 BF16 达到 431 TFLOPS（硬件利用率 99.8%），FP4 达到 1701 TFLOPS。目前只在 950 系列上开发和验证，没有提到 910B / 910C。
For 在昇腾芯片上训练或部署 MoE 模型的团队、负责推理引擎与硬件适配的基础设施工程师
DeepSeek DSec：智能体训练拼的是沙盒
DeepSeek 公开智能体训练用的沙盒平台 DSec：单个生产单元约 160 个节点，每天约 300 万个沙盒，并发 38 万个以上，每秒创建 5,000 个以上。它用一套接口提供四种后端——无状态函数调用、容器、微虚拟机、完整虚拟机——按任务的隔离要求分档，并与强化学习框架协同设计，把有状态的推演和可被抢占的 GPU 训练拆开。训练环境第一次被一家实验室当成一等工程对象完整写出来。
For 搭建智能体强化学习或大规模评测基础设施的平台工程师、负责沙盒隔离与宿主机安全的基础设施与安全团队
DeepSeek Harness 开源：连 Agent Loop 都能换掉
DeepSeek 以 MIT 协议开放了自己的 Harness 开发者预览版，把插件边界从工具层一路下沉到运行时：模型、工具、技能、会话、沙箱、存储、Agent Loop、调度和 UI 全是插件，换掉任何一层都不用改 Harness 源码。仓库两天半拿到 11.4 万 star，但同一份元数据里还有三个数字说明这是注意力而不是采用。
For 正在选型编码智能体运行时、需要决定自建还是采购的平台团队、想替换 Agent Loop、调度或上下文策略做对照实验，却被现成 Harness 的固定流程挡住的研究与评测团队