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DeepSeek，公開省錢的大秘密！

DeepSeek的AI為什麼這麼便宜？這次，它把一部分省錢的門道公開了，同行也能拿去用。 10月20日，DeepSeek開源了自研推理框架DeepInfer。這套軟體支撐著V4.1 Flash的大規模運行，負責給晶片派活，讓一批批提問盡快得到回答。開發者可以免費使用、修改這些程式碼，也可以將其用於商業服務。 此前，開發者已經能下載DeepSeek的模型，但把同一個模型搬回自己的機房，不代表就能跑出官方那樣的效率。一段反覆出現的提示詞，要不要每次從頭算？大量使用者同時提問，怎麼安排任務，才能少讓晶片空等？這些環節處理得好不好，最後都會體現在算力和電費帳單上。DeepSeek這次公開的程式碼和部署文件，就介紹了它如何省下這些開銷。 這套框架同時支援輝達SM100和華為昇騰950晶片，最先用得上的是自己部署模型的企業和雲廠商。不過，支撐完整線上服務的快取管理、流量分配等元件，目前尚未完整開源。想把模型跑得像官方一樣又快又省，外部團隊還得補齊這些配套系統。
DeepSeek，公開省錢的大秘密！
科技#AI推理#DeepSeek#DeepInfer
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MiniMax“殺”回來了：Agent任務評測領跑中國國產模型、成本降70%

距離DeepSeek更新Flash模型僅兩天，MiniMax也帶著一款Flash“殺回”大模型牌桌。 10月19日晚，MiniMax正式發佈M3.1 Flash。這是其6月推出M3後，語言模型產品線的一次重要更新。此前以“Space Bunny”匿名身份運行的“太空兔”，終於揭曉了真身——它正是M3.1 Flash的早期版本。自9月下旬上線後，這款模型曾在三天內登頂OpenRouter和OpenCode的Token日呼叫量榜首。 按照MiniMax披露的資料，這只“太空兔”在匿名階段已處理超過200兆Token。正式亮相之前，它已經先在開發者的工具箱裡刷了一輪存在感。 從外部評測來看，在AI智能體評測基準ALE上，M3.1 Flash拿下中國國產模型第一名的成績。此外，在權威大模型評測平台Artificial Analysis上，M3.1 Flash智能指數為43分，略高於GLM 5.3 Flash。
MiniMax“殺”回來了：Agent任務評測領跑中國國產模型、成本降70%
科技#AI Agent#MiniMax#Agent
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DeepSeek新版真能許願啊！3D世界隨便搓，價格是Opus5.5的1/26

炸了炸了！D老師，你咋連特斯拉飛車都能造？！ 起飛、騰空、360°空翻，最後再穩穩落地……甚至連飛行時間、最高點、翻轉角度和飛行距離都給安排上了。 逐幀直觀演算翻滾，物理規律居然真沒崩。 而且不止造了車，Gemini 4 Argon還被拉來和DeepSeek同台PK。
DeepSeek新版真能許願啊！3D世界隨便搓，價格是Opus5.5的1/26
科技#DeepSeek V4.1-Flash-1017#Claude Opus 5.5#AI 3D生成
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DeepSeek新模型發佈，拿下開源模型第一

10月17日下午，DeepSeek-V4.1-Flash-1017正式上線，網頁、App、API 同步切換，權重MIT協議開源，價格不變。 這幾天大家都在等國產大模型升級，結果還是 DeepSeek 打了頭陣，而且這波提升幅度不小。 官方嘴上說這是小幅更新，但從公佈的成績來看，這波提升非常大。 在程式設計、自動化等11項測試中，新模型拿下4項第一，超過了Kimi K3、GLM-5.3、GPT-5.6 Sol、Claude Opus 5等頭部模型的對應成績。
DeepSeek新模型發佈，拿下開源模型第一
科技#DeepSeek#DeepSeek-V4.1-Flash-1017#AI模型發佈
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我不允許還有人不知道Strata！本地AI時代正式開啟！讓丐版Mac mini性能日增10%

🔥最近，開源本地推理引擎 Strata 在AI圈引起轟動！不僅能把大模型一鍵部署在輝達、AMD、intel、蘋果等各種硬體上，更關鍵的是，動輒跑出數百tok/s！實現了實用性。而不是數s/tok那種笑話。 本地AI終於能跟雲端AI API服務掰手腕了！ 與以往的技術相比，Strata是如何穩定實現數百倍本地AI性能提升的？ 關鍵就是Strata並沒有去做一個通用AI引擎，而是從一開始就是專為 Qwen3.8-Flash-Next（125B 參數的超大規模 MoE 模型，實際每token只啟動約6B參數）開發能在消費級顯示卡（12GB+ VRAM）+普通記憶體（32–64GB）上高速本地運行而專門開發的。
科技#開源軟體#大模型部署#MoE模型
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NOR Flash的僵局，正在被打破

最近，NOR Flash市場消息頻發。市場研究機構TrendForce發佈預測：NOR快閃記憶體增產有限，高容量產品價格下半年預計再漲90%至110%，部分型號價格或將直接翻倍。而本輪價格上行的根源來自AI伺服器與汽車電子兩大市場需求的集中爆發。 幾乎同一時間，英飛凌官宣以11.2億美元現金，將旗下NOR Flash和F‑RAM記憶體業務出售給華邦電子，雙方計畫於2027年下半年完成全部交割。中國產業端同樣傳來關鍵進展，中天弘宇積體電路有限公司在今年早些時候宣佈，其第二代大容量“超級快閃記憶體”晶片取得重大進展——28nm工藝、單晶片容量達到2Gb等級，目前已進入客戶送測階段。 運行多年的NOR Flash市場格局正在發生深刻變化，NOR Flash行業迎來價值重估。 01 AI催生NOR FLASH大容量需求
NOR Flash的僵局，正在被打破
科技#NOR Flash#AI伺服器#價值重估
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美光NAND Flash技術教學：從基礎原理、3D NAND架構到Charge Trap、QLC/PLC、CuA與WoW

🔷從F-N隧穿、Vt控制到3D NAND高層堆疊，拆解Flash記憶體底層技術 🔷聚焦可靠性、QLC/PLC、CuA與WoW，展望下一代NAND Scaling路線 在AI大模型、資料中心和高性能計算持續推高記憶體需求的今天，NAND Flash正在迎來一場從器件結構到製造工藝的深層變革。從早期的2D NAND、Floating Gate，到如今的3D NAND、Charge Trap、TLC/QLC以及數百層垂直堆疊，NAND提升記憶體密度的方式已經從“橫向微縮”全面轉向“縱向堆疊”。但層數越堆越高，新的問題也隨之出現 高深寬比刻蝕、Vt漂移、Program/Read Disturb、資料保持、橫向電荷遷移以及寫入性能，都在成為下一階段Scaling的關鍵瓶頸。 今天，小編就結合這份美光技術資料，從NAND最底層的F-N隧穿與Program/Erase原理講起，一路拆解3D NAND結構、Charge Trap、可靠性、高層堆疊、QLC/PLC、CuA、WoW等關鍵技術，並進一步看看一個更值得關注的方向——當Flash不再只是“存資料”，而開始參與AI存內計算，NAND的下一場技術變革究竟會走向那裡。
美光NAND Flash技術教學：從基礎原理、3D NAND架構到Charge Trap、QLC/PLC、CuA與WoW
科技#美光#NAND Flash#3D NAND
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傳SK海力士旗下Solidigm評估赴美建廠

9月21日消息，在美國川普政府動用關稅等一系列手段力推半導體製造回流美國的背景下，路透社援引知情人士爆料稱，韓國儲存晶片巨頭SK 海力士（SK Hynix）旗下Solidigm正評估赴美國建NAND Flash晶圓廠，目前考慮以紐約州北部為主要潛力基地。 報導指出，Solidigm 這項計畫與SK海力士洽談利用英特爾俄亥俄廠生產儲存晶片的計畫分開進行，目前尚未拍板。若美國新廠最終成案，可降低Solidigm對中國大連唯一NAND Flash生產基地的依賴，也有助分散美中關稅障礙、美國限制晶片裝置輸往中國等風險。 不過，美國製造成本明顯高於韓國，也讓SK海力士面臨兩難抉擇。美國商務部長盧特尼克（Howard Lutnick）再三警告，韓國晶片業者若不擴張美國產能，不排除加征100%關稅；韓國總統李在明則表示，政府尊重企業自主的決策，但期望以國家利益為優先，並坦言韓國晶片業赴美設廠“仍具爭議”。 報導指出，相較HBM與DRAM，NAND的戰略敏感度較低，因此Solidigm赴美設廠面臨的政治阻力可能較小。 SK海力士對此回應，目前一切都還在評估中，尚無任何具體決定。
傳SK海力士旗下Solidigm評估赴美建廠
國際#SK海力士#Solidigm#NAND Flash晶圓廠