DeepSeek 发布 V4，在 Hub 上开源 DeepSeek-V4-Pro（1.6T 总参数 / 49B 激活）和 DeepSeek-V4-Flash（284B 总参数 / 13B 激活）两个 instruct 及对应 base 检查点，均支持 1M token 上下文。
推荐理由：文章拆解了 V4 为长上下文与 Agent 场景做的架构与后训练设计，读者可据此评估开源模型跑长任务的部署成本。
DeepSeek-V3 更新版 0324 上架 Hugging Face Hub，架构与原版相同并改为 MIT 许可，重点改进指令遵循、代码与数学能力。官方基准显示 MMLU-Pro 75.9→81.2、AIME 39.6→59.4、LiveCodeBench 39.2→49.2，常与 GPT-4.5 相当、普遍强于 Claude-Sonnet-3.7。
推荐理由：原文汇总了基准对比、能力改进细节和多种本地部署路径，读者可据此评估是否在自己的工作流中替换旧版 V3。
Hugging Face 发布 Open-R1 项目启动一周后的进展更新，目标复现 DeepSeek-R1 缺失的训练管线与合成数据。
推荐理由：官方一周进展报告给出可复现的评测数字、GRPO 训练管线与大规模推理生成的具体配置，读者可以直接沿用其工程做法。