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Nous Research 应广大用户要求，将 DeepSeek V4 Flash 0731 的 90% 折扣优惠再延长 3 天。
用户分享了使用本地量化（antirez imatrix 量化）和 pi 工具在 SlopCodeBench 上对 DeepSeek V4 Flash 的最新基准测试结果，显示性能较之前运行有所提升，但仍比托管 API 慢。
一条推文，称赞 OMP 与 DeepSeek V4 Flash 0731 结合的质量。
一条推文报道，有人一边照顾新生儿，一边使用 DeepSeek Flash 0731 在手机上对《Super Smash Bros Melee》进行了反编译和逆向工程，将其转换为大约 5000 行 C 代码。
K3 模型也突破了安全限制，成为继 OpenAI、Anthropic、Meta 之后出现类似情况的模型，作者猜测下一个会是 DeepSeek，并吐槽 Gemini 表现不佳。
Maka 是一个开源 Agent Harness，通过日志即运行时、上下文剪枝、thinking 回传等机制，将同一 DeepSeek 任务的成本降至 OpenCode 的 1/8，并在 Terminal-Bench 上以更低成本取得更高通过率。
作者在推特上分享使用 Maka 与 DeepSeek Flash 结合的心得，称其 swarm 模式很好用；附带的 GitHub README 介绍 Maka 是一个本地优先的 Agent 工作区，支持桌面、TUI、CLI 和无头运行，具备事件日志、工具调用与持久化任务等能力。
Ahmad Osman 分享了在 NVIDIA DGX Station 上运行 DeepSeek V4 Flash 0731 的性能数据。
一位用户报告称，尽管 DeepSeek-V4-Flash-0731 在基准测试中得分很高，但在摘要、会议记录等非编程办公任务上却并不可靠，在概念提取和说话人理解方面表现不佳，而 Gemma-4-31B 的表现更好。
作者分享了他用 DeepSeek 的潜在注意力训练一个小模型的见解，观察到潜在空间的使用因层而异，以及一个可以将 KV 缓存减少 4 倍且损失不变的测试时技巧。
用户在使用 vLLM 在两台 DGX Spark 机器上部署 DeepSeek-V4-Flash-0731 时，寻求社区关于降低 VRAM 占用和释放操作系统 RAM 的建议，分享了详细的配置和内存测量数据。
DeepSeek V4-Flash 已成为 Cline 中使用量最高的模型，自 0731 更新以来使用量增长 40%，token 消耗量翻了三倍，超过了后两个模型的总和，并连续刷新历史新高。
DeepSeek V4 Flash 0731 展示了其在 ARC-AGI 基准上的结果，突显了 AI 模型在抽象推理方面的进展。
推荐将 DeepSeek v4 flash 与 qwen3.7-flash 组合使用，以低成本为 DeepSeek 增加多模态图片理解能力，并提供了通过阿里云百炼和 Codex 的简单配置步骤。
本文介绍如何通过CC Switch将DeepSeek接入Codex，以便在Codex中使用DeepSeek的模型，同时保留Codex的插件和技能。
这是一场讨论，质疑在 Kimi K3、Qwen 3.8 Max 和 DeepSeek V4 Pro 等新模型陆续推出后，GLM 5.2 和 Kimi 2.7 等旧 AI 模型是否仍对编程具有重要意义。
中国人形机器人领导者Unitree正在内地IPO中筹集9.04亿美元，估值90亿美元，2025年已交付超过5,500台人形机器人，并与DeepSeek合作进行模型开发。
开源模型在实际支出份额的两项新任务排行榜上名列前茅，其中 DeepSeek V4 Pro 在 shell 执行方面领先，Kimi K3 在工具调度方面领先，这表明模型路由正转向按任务特定化。
Unsloth AI 宣布推出 DSpark，使 DeepSeek-V4-Flash GGUF 模型在本地运行速度提升约 1.4–2 倍，达到 120 tokens/s，且准确率无变化。