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2026-09-05
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DeepSeek

時間軸 · 涵蓋 約 3 個月 · 8 則

DeepSeek 起初憑藉國產算力晶片叢集完成大模型全參數後訓練,並因應估值增長計畫自建十億瓦級資料中心,其 API 服務更被廣泛應用於虛擬社群的 AI 互動。隨後,該公司在面臨競爭對手低價挑戰與釐清開源獲客的商業邏輯下,於三週內兩度調整 API 計費並預告將大幅漲價,同時低調上線新一代模型。然而,隨著競爭對手智譜 AI 正式認領新模型並在平台使用量上取得大幅領先,DeepSeek 面臨了更激烈的市場競爭。

  1. 2026-08-26
    週三
    智譜認領神秘模型 Ox Alpha,OpenRouter 使用量狂飆、超 DeepSeek 兩倍以上
    智譜認領神秘模型 Ox Alpha,OpenRouter 使用量狂飆、超 DeepSeek 兩倍以上

    智譜 AI 於 2026 年 8 月 26 日正式確認 Ox Alpha 為 GLM 系列全新迭代,終結持續數日的社群偵探戰,並宣佈當晚公開模型權重。

  2. 2026-08-13
    週四
    DeepSeek V4 Pro 0813 零公告偷跑上線!基準測試靠微信群和 ASCII 表格瘋傳才曝光
    DeepSeek V4 Pro 0813 零公告偷跑上線!基準測試靠微信群和 ASCII 表格瘋傳才曝光

    DeepSeek V4 Pro 0813 零公告低調上線,基準測試憑藉社群 ASCII 表格曝光。

  3. 2026-08-13
    週四
    梁文鋒的命題:DeepSeek 為什麼選擇把模型送出去
    梁文鋒的命題:DeepSeek 為什麼選擇把模型送出去

    2026 年 7 月底外流的四小時投資者會議紀要顯示,DeepSeek 最大收入來自企業客戶,開源是獲客機制,不是慈善行為。

  4. 2026-08-06
    週四
    DeepSeek 三週兩度改價:從削峰填谷到全面重定基準
    DeepSeek 三週兩度改價:從削峰填谷到全面重定基準

    8 月 6 日,DeepSeek 宣佈計畫近期整體上調 API 定價,漲幅預計「較大」,距 7 月中旬引入峰谷差異計費僅約三週。

  5. 2026-08-06
    週四
    Meta Muse Code 祭出每百萬 token 0.20 美元「貢獻者價」,Alexandr Wang 掌舵成本戰線直逼 DeepSeek
    Meta Muse Code 祭出每百萬 token 0.20 美元「貢獻者價」,Alexandr Wang 掌舵成本戰線直逼 DeepSeek

    Meta Muse Code 祭出每百萬 token 0.20 美元「貢獻者價」,Alexandr Wang 掌舵成本戰線直逼 DeepSeek。

  6. 2026-06-21
    週日
    DeepSeek 把 AI 填城月費壓到 340 元:一個魔獸私服跑起 1800 個 bot,「死亡網路理論」有了成本表
    DeepSeek 把 AI 填城月費壓到 340 元:一個魔獸私服跑起 1800 個 bot,「死亡網路理論」有了成本表

    2026 年 6 月 21 日,一位 Reddit 使用者在 r/wowservers 貼出他搭起的《魔獸世界》私服實驗:伺服器裡跑著 1800 個接入 DeepSeek API 的 AI 玩家,能在頻道裡聊天、互動,乍看和正常的暴風城沒兩樣。

  7. 2026-06-09
    週二
    DeepSeek 開招 IDC 設計規劃工程師,傳估值 3500 億催生 GW 級算力自建計畫
    DeepSeek 開招 IDC 設計規劃工程師,傳估值 3500 億催生 GW 級算力自建計畫

    DeepSeek 在官網上線「IDC(Internet Data Center,網際網路資料中心)設計規劃工程師」職缺,職缺描述明確涵蓋「從 MW(百萬瓦)到 GW(十億瓦)級基礎設施的規劃與建設」。時機點與傳出開放融資、估值據報飆至 3500 億元人民幣高度吻合,這次明確向算力基建核心技術崗伸手,訊號相當清楚。

  8. 2026-06-08
    週一
    昇騰 910C 叢集完成 DeepSeek-V4-Pro 1.6 兆參後訓練,制裁壓力下國產算力跨入訓練門檻
    昇騰 910C 叢集完成 DeepSeek-V4-Pro 1.6 兆參後訓練,制裁壓力下國產算力跨入訓練門檻

    深圳河套學院 AI 訓練平台專案團隊聯合哈爾濱工業大學(深圳)、深圳市大資料研究院與華為有關團隊,以華為昇騰 910C 晶片叢集完成 DeepSeek-V4-Pro 全參數後訓練,模型規模 1.6 兆參數。這是全量訓練,不是推理部署或區域性微調。