deepseek

DeepSeek第二轮融了1000亿，众生相如下：
梁文锋：别人融资是求资本，我这是挑资本。钱可以分，方向盘别碰，五年锁死没投票权，爱投不投。
腾讯宁德时代：老股东续杯，基石位再加码。
完美世界世纪华通：主业做游戏，副业给AI打钱——游戏佬的尽头是算力。
散户：1000亿跟你半毛钱关系没有，股权吃不到，只能去看币圈AI土狗连夜改白皮书，把"AI"两个字加粗三号。
最扎心的是：认购火爆到从500亿翻倍到1000亿，投前估值5000亿纹丝不动——这不是融资，这是发号施令：AI这桌，散户没座位。
评论区开盘：A队AI叙事回暖、币圈AI板块跟涨；B队融资归融资、土狗照样归零。报数。
#DeepSeek #AI
$BTC $ETH $SOL

Pemerintah AS perintahkan penghapusan DeepSeek: Awasi ketat chatbot AI, hentikan pengadaan!

Pemerintah AS meminta semua lembaga pemerintah menghapus chatbot kecerdasan buatan DeepSeek dari sistem mereka dan melarang pengadaan baru. Model sumber terbuka ini pernah menarik perhatian, tetapi kini menjadi sasaran pemantauan ketat. Pantau arus dana dan pahami tren AI. #DeepSeek #KomunitasPelacakDana

刷到路透熟悉情况人士：DeepSeek 正敲定约 1000 亿元人民币（约 150 亿美元）融资，腾讯和宁德时代是本轮最大投资方之一——目标从最初约 500 亿一路上调到 800 亿，再到约 1000 亿，预计数日内收官，条款仍可能变。

彭博此前也写过「两度上调目标后接近千亿」这一档。华尔街见闻梳理：宁德时代拟本轮再加约 100 亿（首轮约 50 亿）；若交割完成，半年内累计融资大约能到 1500 亿量级，同时在推进科创板 IPO。

《The Information》9 月还提过，梁文锋对投资人披露年化收入跑到约 10 亿美元量级——主要靠 API。千亿级融资对中国一级市场很硬，但和 OpenAI、Anthropic 累计千亿美金还不是一个量级。

#DeepSeek #AI #融资

🚨ESTADOS UNIDOS ORDENAM BANIMENTO DO DEEPSEEK EM AGÊNCIAS GOVERNAMENTAIS: O IMPACTO NO MERCADO DE IA! 🛑🇺🇸

O cenário geopolítico e regulatório da Inteligência Artificial acaba de ter um novo capítulo decisivo: o Departamento de Segurança Interna dos EUA (DHS) emitiu uma ordem direta para que todas as agências civis federais desinstalem o DeepSeek e interrompam imediatamente o uso de tecnologias baseadas no modelo chinês!

📌 PONTOS CHAVE DA DECISÃO:

1️⃣ Restrição Federal: A medida exige a remoção completa de sistemas que utilizem a arquitetura do DeepSeek e bloqueia novos contratos ou compras. 2️⃣ Segurança de Dados e Geopolítica: O movimento reflete a crescente tensão e preocupação das autoridades americanas com a soberania de dados e o avanço da IA chinesa em infraestruturas públicas. 3️⃣ Reflexo nos Tokens de IA: Notícias como esta costumam impactar diretamente o sentimento em torno de memecoins e tokens de ecossistemas ligados ao DeepSeek ou à IA na BNB Chain e outras redes, gerando picos de volatilidade.

💡 PERSPECTIVA PROFISSIONAL:

A regulação e as barreiras governamentais são variáveis críticas que todo investidor de tecnologia e cripto precisa monitorar. Enquanto o desenvolvimento técnico da IA avança rápido, as restrições geopolíticas podem mudar o rumo da adoção institucional da noite para o dia (DYOR).

📊 ACOMPANHE O MERCADO COM ATENÇÃO:

👇 Fique de olho na liquidez e no comportamento dos tokens do setor de Inteligência Artificial no WIDGET abaixo antes de tomar qualquer posição!
$DEEP
Você acredita que sanções governamentais podem atrasar o avanço global da Inteligência Artificial ou o desenvolvimento de código aberto superará essas barreiras? Deixe a sua análise nos comentários! 👇💬

#Write2Earn #BinanceSquare #DeepSeek #AI #CryptoNews

🐳 DeepSeek开源自家API推理引擎DeepInfer，华为昇腾和英伟达同台！

📌 DeepInfer就是支撑DeepSeek V4.1 Flash线上服务的推理框架，Apache 2.0协议开源
📌 首发支持英伟达SM100(Blackwell)和华为昇腾950，Hopper等老架构不在列表里
📌 官方称单个集群每天处理155万亿token，谷时定价下每GPU小时收入约38美元
📌 但这次只放出离线推理：KV缓存、PD分离、负载均衡都没开源，想自建完整服务还得自己补
📌 同一赛道：Mistral Large 4(1T参数)开放权重计划10月底发布

AI算力越来越"国产+开源"，算力和推理成本一降，AI代理链上交易会不会更快普及？$BTC

你觉得开源推理会压低大模型API价格吗？评论区聊聊👇

#AI #DeepSeek #开源 #算力
仅供参考，不构成投资建议

DeepSeek把自家的推理框架也开源了。

看懂这件事的含金量了吗——
以前大家开源模型，相当于把菜谱公开；
这回是把整个厨房搬出来让你参观，
连怎么颠勺都现场教学。

评论区一句神总结我笑死：
谁教你开源还要把收入开源出来的？

隔壁还在纠结订阅费的兄弟，
这波被“站着把钱挣了”整破防了。

一个用爱发电，一个用刀收割，
你说消费者站谁？😏

#DeepSeek #开源

🐋 DeepSeek membuka mesin inferensinya sendiri sebagai open source! Tapi, perusahaan teknologi besar China masih gencar membeli NVIDIA?

🔹 DeepSeek merilis DeepInfer sebagai open source: kerangka kerja inferensi yang digunakan dalam layanan online-nya sendiri. Berlisensi Apache 2.0, mendukung GPU NVIDIA dan NPU Huawei Ascend, serta menduduki peringkat teratas Hacker News hari itu (lebih dari 2.000 upvote)
🔹 Di sisi lain, media asing melaporkan ByteDance, Alibaba, dan Tencent memesan total lebih dari 3 juta unit NVIDIA RTX PRO 5500, dengan nilai total yang mungkin melampaui US$35 miliar (belum dikonfirmasi oleh semua perusahaan)
🔹 Satu pihak merilis open source untuk menekan biaya, pihak lain menggelontorkan uang demi berebut daya komputasi—perlombaan senjata AI terus memanas

Semakin besar kebutuhan daya komputasi AI, apakah ini kabar baik bagi para penambang $BTC dan sektor komputasi, atau justru memicu perebutan listrik dan kartu grafis?

💬 Menurutmu, apakah model open source pada akhirnya akan mengalahkan raksasa closed source? Yuk, bahas di kolom komentar 👇

#AI #DeepSeek #英伟达 #komputasi

Hanya untuk referensi, bukan merupakan saran investasi

Analisis pembaruan versi DeepSeek V4.1 Flash-1017: Pemrograman berbasis keinginan memimpin tren baru

Pembaruan versi DeepSeek V4.1 Flash-1017 berfokus pada ‘pemrograman berbasis keinginan’, dengan optimalisasi signifikan pada indikator teknis. Analisis level kunci mengungkap potensi pertumbuhan yang perlu diperhatikan investor.#DeepSeek #AnalisisTeknikal

Seribu kali pencarian, lima yuan. Setiap kali hanya setengah fen, lebih murah daripada mencetak selembar kertas.

Pada 17 Oktober, DeepSeek menjadikan layanan pencarian yang dikembangkan sendiri sebagai dua endpoint: Search untuk mencari halaman web, Fetch untuk mengambil isi utamanya. Layanannya mengindeks ratusan miliar halaman web dan menangani ratusan juta permintaan setiap hari. Daftar harganya sudah dipublikasikan: lima yuan untuk seribu kali. Satu yuan untuk dua ratus kali. Sesederhana itu.

Harga hanyalah permukaannya. Setelah mencocokkan pengumuman dengan halaman harga, yang paling mencolok adalah cara penagihannya. Jika gagal, tidak dikenai biaya. Jika timeout, tidak dihitung. Jika hasil pencarian kosong pun, tidak dikenai biaya. Biaya hanya dipotong untuk panggilan yang berhasil mendapatkan konten.

Coba lihat daftar harga penyedia cloud mana pun: penagihan berdasarkan jumlah panggilan adalah hal yang lazim. Begitu permintaan dikirim, biayanya langsung dicatat, berhasil atau tidak. Langkah ini pada dasarnya memindahkan risiko dari pembeli kembali ke penjual.

Mereka berani melakukannya karena merekalah hakimnya. Hanya ada satu hakim. Mereka yang menghasilkan hasil pencarian, dan mereka juga yang menentukan berhasil atau tidak.

Kalau dipikir lebih jauh, kita bisa teringat pada blockchain.

Banyak orang mengira pembayaran mikro terhambat oleh biaya transaksi. Mentransfer satu sen setiap kali, para penambang tak mau melakukannya, jadi tak mungkin berhasil. Anggapan itu hanya setengah benar. Biaya transaksi bisa ditekan. Sekarang, biaya untuk mentransfer stablecoin di blockchain sudah sangat rendah, hanya beberapa milifen, tak jauh lebih mahal daripada endpoint pencarian ini. Yang benar-benar sulit diturunkan adalah penghitungnya.

Di blockchain tidak ada penyedia layanan, hanya sekumpulan node yang masing-masing menghitung ulang. Untuk menentukan apakah suatu transaksi sah, setiap node harus menjalankan ulang aturan yang sama secara terpisah. Transaksi baru diakui jika hasilnya sama. Tak seorang pun berhak menandatangani atas nama pihak lain, dan tak seorang pun bisa diberi wewenang untuk mencatat transaksi bagi orang lain.

Karena itu, istilah seperti “panggilan ke-50.000” tidak ada di blockchain. Siapa yang berhak menentukan? Tak ada yang berhak mencatat angka itu, dan tak ada yang mengakui angka yang dicatat orang lain.

Transaksi yang gagal tetap dikenai gas. Prinsipnya sama. Pekerjaan sudah dikirim, node sudah menghitung, hasilnya gagal, tetapi tagihannya tetap harus dibayar. Blockchain tak bisa hanya menagih jika berhasil; satu-satunya cara adalah memotong biaya lebih dulu, lalu mengembalikannya.

Dunia kripto sudah hampir sepuluh tahun meneriakkan soal pembayaran mikro. Lightning Network, state channel, saldo prabayar—semuanya berputar-putar untuk memecahkan masalah yang sama: bagaimana menghitung jumlah pemakaian dengan tepat ketika tak ada yang mencatatnya. Sampai sekarang, yang benar-benar menjadikan tarif setengah sen per panggilan sebagai bisnis adalah sebuah endpoint terpusat. Agak ironis. Begitulah.

Pukul 00.00 tanggal 1 November adalah batasnya. Sebelum itu, pencarian yang dipanggil dari sisi server melalui Harness, Claude Code, dan Codex tidak dikenai biaya sepeser pun. Setelahnya, biayanya dihitung per panggilan.

Pengumuman itu hanya mencantumkan harga satuan. Bagaimana panggilan yang sudah berjalan beberapa hari ini akan dihitung, apakah penagihannya per hari atau berdasarkan jumlah pemakaian, belum ada kepastian.

Hubungan soal ini dengan dunia kripto bukan semata-mata soal harga. Saat AI mulai mencari, mengambil, dan memesan sendiri, pembayaran ant agen akan terpecah menjadi transaksi sekecil beberapa milifen setiap kali. Lalu siapa yang akan mencatatnya? Pencatat itulah pihak kliring. Jika blockchain ingin mengambil bagian dalam bisnis ini, harga murah saja tidak cukup. Cara kerja penghitungan harus diperjelas terlebih dahulu.

Buka tagihan API-mu dan lihat. Dari semua panggilan yang ditagihkan, berapa banyak yang sebenarnya tidak mengembalikan apa pun?

$TAO $USDC $BTC

#DeepSeek #AI搜索 #微支付 #Agent

Pihak resmi menyebutnya "pembaruan kecil", tetapi setelah komunitas membongkarnya, ternyata ini jelas merupakan perombakan besar.

Pada 17 Oktober, DeepSeek merilis V4.1-Flash-1017. Kartu modelnya menyebut "mempersingkat waktu pengerjaan tugas dan mengurangi panjang keluaran". Nama API dan harganya tidak berubah, sementara bobotnya dirilis secara open source di bawah lisensi MIT.

Seorang pengembang membandingkan bobot baru dengan versi September lapis demi lapis. Menurut laporan, sekitar 40% tensor ahli perutean, 30% tensor memori, dan 50% tensor ahli menara visual ditulis ulang. Pengembang lain menjalankan kuantisasi dengan dua DGX Spark. Menurut laporan, mesin TensorFold menghasilkan 56.8 token/detik untuk teks dan 92.2 token/detik untuk kode—hampir dua kali lipat vLLM. Arsitekturnya tidak berubah, tetapi skala perubahannya setara "versi besar".

Perang harga juga memasuki dimensi baru: berdasarkan pengujian langsung seorang insinyur, DeepSeek hanya menghabiskan sekitar 4.5 sen untuk satu tugas pengodean nyata, tetapi membakar sekitar 550 ribu token (Opus hanya menggunakan 30 ribu). Token begitu murah sampai-sampai bisa "disia-siakan"—dan pada akhirnya tetap lebih murah. Data OpenRouter menunjukkan bahwa dalam 7 hari terakhir, model ini memproses sekitar 38.7T token, 3 kali lipat dari peringkat kedua.

Waktunya menarik: sehari sebelum bobot berlisensi MIT dirilis (16 Oktober), Kementerian Perdagangan dan Kementerian Sains dan Teknologi menerbitkan rancangan aturan pengendalian ekspor untuk meminta masukan publik. Rancangan itu mengusulkan penambahan 40 jenis teknologi ke dalam pengendalian, 23 di antaranya terkait AI; bobot, kode sumber, dan arsitektur model dengan komputasi mencapai 10²⁶ FLOPs, lebih dari 2 triliun parameter, atau masuk 10 besar dunia akan tercakup dalam pengendalian. API/SaaS tidak terdampak, dan aturan tidak berlaku surut terhadap yang sudah dirilis secara open source. Masa pemberian masukan berlangsung hingga 15 November, sebagaimana dikonfirmasi sejumlah media.

Menurut saya, ini adalah minggu ketika narasi AI "keterbukaan vs pengendalian" mulai bergulir: bobot model untuk pertama kalinya dimasukkan ke dalam daftar pengendalian ekspor. Dalam jangka pendek, semakin murah model, semakin rendah biaya menjalankan AI agent dalam skala besar; bahan bakar narasi AI on-chain (seperti $TAO $RENDER ) hanya akan semakin melimpah.

Masih ada teka-teki soal V4.1-Pro: menurut laporan, pada akhir September sudah ada akun yang melihat nama model tersembunyinya dalam akses awal. Pasar prediksi memperkirakan peluang rilis sebelum akhir Oktober sekitar 16%. Hal yang perlu diamati: bagaimana rancangan aturan itu akan ditetapkan pada 15 November.

Ini bukan saran investasi. DYOR, trading memiliki risiko.

#DeepSeekReleasesUpdatedAIModel
#DeepSeek #AI

🚨 BERITA AI TERKINI: DeepSeek Merilis Model AI yang Diperbarui! 🤖🔥

#DeepSeek telah memperkenalkan DeepSeek-V4.1-Flash-1017, model AI yang ditingkatkan dan diumumkan pada 17 Oktober 2026.

⚡ Apa yang baru? ✅ Penyelesaian tugas lebih cepat
✅ Peningkatan performa coding dan agen AI
✅ Respons yang lebih singkat dan efisien
✅ Hasil benchmark yang lebih baik
✅ API Search & Fetch kini tersedia untuk pengguna

📊 DeepSeek melaporkan skor 77.0 pada benchmark DeepSWE v1.1, naik dari 74.2 pada versi sebelumnya.

🌐 Model yang diperbarui tersedia melalui situs web, aplikasi seluler, dan API DeepSeek.

💡 Mengapa ini penting? Persaingan AI semakin memanas, dengan berbagai perusahaan berlomba menghadirkan alat yang lebih canggih dengan biaya lebih rendah.

Akankah DeepSeek menantang nama-nama terbesar di dunia AI? 👀

💬 Bagaimana menurut Anda? Apakah DeepSeek mulai menjadi pesaing serius di industri AI?

#DeepSeek #TechNews #Innovation

#deepseekreleasesupdatedaimodel

🤖 DeepSeek Kembali Melakukan Upgrade: Apakah Sektor AI Siap Melaju Pesat?

DeepSeek resmi meluncurkan pembaruan model terbarunya (V4.1-Flash), yang menghadirkan penalaran berkecepatan tinggi dan kemampuan coding kompleks dengan biaya komputasi yang jauh lebih rendah dibandingkan metode tradisional.

Berikut alasan mengapa hal ini penting bagi sektor teknologi dan AI Web3:
💡 1. Efisiensi, Bukan Sensasi Model inferensi berthroughput tinggi dengan biaya lebih rendah memaksa para raksasa AI mapan menurunkan harga, sehingga mempercepat adopsi oleh pengembang di seluruh dunia.

⚡ 2. AI Web3 & Komputasi Terdesentralisasi Model yang efisien mendorong permintaan dunia nyata untuk jaringan GPU terdesentralisasi ($RENDER, $AKT) dan protokol kecerdasan terdesentralisasi ($TAO, $NEAR,$ASTER).

🎯 3. Realitas di Balik Berita Utama Berita utama memicu lonjakan awal, tetapi nilai nyata diperoleh dari penggunaan oleh pengembang, integrasi, dan penghasilan biaya aktual—bukan sekadar sensasi.

💬 Bagaimana pendapatmu? Akankah efisiensi model berbobot terbuka mengguncang para raksasa AI tertutup, atau akankah perusahaan teknologi besar tetap berkuasa? Tulis pendapatmu di bawah! 👇

#DeepSeek #AI #CryptoNews #TAO #NEAR

🚀 DeepSeek Merilis V4.1-Flash-1017: Performa AI Lebih Baik dengan Biaya Rendah
🔍 1. Apa yang Baru?
$FET — DeepSeek merilis V4.1-Flash-1017 pada 17 Oktober 2026. Pembaruan ini meningkatkan skor benchmark yang dilaporkan untuk pemrograman dan tugas agen, sekaligus berupaya mengurangi waktu penyelesaian tugas dan panjang keluaran.
📊 2. Angka Performa Utama
Menurut hasil yang dipublikasikan DeepSeek:
DeepSWE v1.1: 77,0, naik dari 74,2.
Terminal-Bench 4.0: 42,3, naik dari 31,2.
Harga API: Input di luar jam sibuk $0,15 dan output $0,60 per satu juta token.
Lisensi: MIT, memungkinkan penggunaan secara luas sesuai ketentuannya.
API tetap menggunakan alias model deepseek-flash. Skor benchmark dilaporkan sendiri dan dapat bervariasi bergantung pada kerangka pengujian.
🤖 3. Mengapa Ini Penting bagi Kripto
$RENDER — Model AI yang lebih mumpuni dan terjangkau dapat mendukung eksperimen dengan agen otonom, komputasi terdesentralisasi, dan aplikasi blockchain bertenaga AI.
Namun, peluncuran model tidak otomatis meningkatkan permintaan terhadap infrastruktur terdesentralisasi atau menjamin kenaikan nilai token kripto terkait AI.
🎯 4. Apa yang Perlu Dipantau Investor?
$NEAR — Fokus pada adopsi nyata, aktivitas pengembang, penggunaan jaringan, dan permintaan aktual terhadap komputasi terdesentralisasi. Berita utama terkait AI dapat memengaruhi sentimen pasar, tetapi pergerakan harga tidak dapat dipastikan.
Prime Crypto Lab — Tanpa Hype, Hanya Riset.
DYOR | Konten Edukasi | Bukan Nasihat Keuangan
#DeepSeek #Binance #DeepSeekReleasesUpdatedAIModel #BinanceSquareTalks

Satu penggaris, delapan belas skala, semuanya milik model lain.

Pada pagi 18 Oktober, seseorang memasukkan model baru DeepSeek yang baru saja dirilis ke sebuah alat bernama ModelTrace. Hasilnya menunjukkan kemiripan 84,66 dengan GPT-6 Astra. Dalam setengah hari, angka ini melesat ke posisi ketujuh daftar trending Zhihu, sementara unggahan yang sama meraih 744 poin di halaman utama Hacker News.

Kesimpulan pertama di kolom komentar hanya empat kata: bukti kuat distilasi.

Mundur dua hari sebelumnya, perusahaan ini baru saja memberi kompensasi atas gangguan layanan selama lima jam, dengan mengembalikan kredit bonus secara penuh sesuai konsumsi selama tujuh hari. Sedikit demi sedikit, reputasinya pulih. Baru dua hari. Lalu, bahkan belum sehari setelah model baru diluncurkan, semua persoalan lama kembali diungkit.

Saya mencari-cari panduan alat itu. Pustaka acuannya memiliki total delapan belas model kandidat, semuanya berasal dari keluarga GPT dan Claude. Tak ada satu pun versi DeepSeek di dalamnya. Panduannya bahkan menuliskan hal yang lebih fatal: model yang tidak tercantum tetap akan diberi label sebagai kandidat yang sudah ada, jadi hasilnya sama sekali tidak bisa digunakan untuk menentukan identitas.

Ada delapan belas kotak, tak satu pun bertuliskan namamu. Saat kamu masuk, alat itu harus menunjuk salah satu kerabat terdekatmu. Sederhana saja logikanya.

Ada yang benar-benar mencoba. Mereka membuat angka acak dengan Python murni, memasukkannya, lalu alat itu menilai bahwa angka tersebut paling mirip dengan GPT-5.5. Angka acak juga punya garis keturunan?

Ada pula yang mengandalkan firasat, bilang gaya penulisan kode model baru itu terasa persis seperti Astra. Firasat bukan bukti.

Lihat juga cara sampelnya dikumpulkan. Sampel GPT diambil dari langganan Codex, sedangkan sampel Claude dari layanan pihak ketiga. Jika dua set sampel dengan kondisi pengumpulan berbeda dijadikan penggaris, jarak yang diukur hanya menunjukkan siapa yang paling dekat di antara nama-nama dalam daftar itu. Seberapa jauh jaraknya dari model yang tak ada dalam daftar, sejak awal memang bukan pertanyaan yang hendak dijawab alat tersebut.

Bukan berarti tak ada bukti yang mengarah sebaliknya. Dalam pengujian nyata, keluaran model baru mencapai 244 tok/s, dan beberapa permintaan nyaris mencapai 300. Layanan terhosting Astra versi mana sebelumnya pernah mencapai kecepatan seperti ini? Bobot modelnya juga tersedia di Hugging Face dengan lisensi MIT, jadi siapa pun bisa mengunduhnya dan menjalankannya sendiri.

Orang yang pernah menggunakan layanan perantara API pasti tak asing dengan situasi seperti ini. Kamu membayar untuk A, tetapi yang diterima B, dan tak ada yang tampak janggal di tagihan. Penyedia layanan hosting, harga di luar pasar, antarmuka kuantitatif—semuanya punya masalah yang sama. Di mana pun di luar buku besar, pemeriksaan barang harus bergantung pada kerja sama pihak lain. Dia bilang itu barang apa, kamu harus percaya saja. Cara untuk memverifikasinya sama sekali bukan di tanganmu. Kalau ada masalah dan kamu baru bertanya belakangan, yang paling mungkin kamu dapatkan hanyalah, “Kami sudah memeriksanya.” Tak banyak yang mau mengakui kesalahan.

Bukti yang bisa diverifikasi sendiri di blockchain sebenarnya sangat sederhana: sebuah tanda tangan, sebuah nomor blok. Siapa yang menandatangani dan kapan, semua itu tak bisa diubah. Tapi cara ini juga punya titik buta. Terlalu sedikit orang yang benar-benar memeriksa satu per satu; kebanyakan hanya melihat kesimpulan setelah diperiksa orang lain. Melakukannya sendiri ada biayanya. Di situlah letak masalahnya.

Setelah saya pikir-pikir, hal yang paling patut diingat dari kontroversi ini sebenarnya adalah skala pada penggaris itu. Alatnya bisa mengukur kemiripan, bukan garis keturunan. Itu dua hal berbeda. Kalau kemiripan dianggap sebagai garis keturunan, kesalahan ada pada orang yang menggunakan alat, bukan pada alatnya.

Hingga sore ini, DeepSeek belum memberikan tanggapan. Data pelatihannya juga tak pernah diungkapkan satu per satu. Jika dua hal ini disatukan, tak seorang pun bisa memastikan bagaimana hubungan sebab-akibatnya.

Skornya nyata. Skor benchmark meningkat, dan harga per tugas tunggal dipangkas dari 3,3 yuan menjadi 1,3 yuan—dua hal ini didukung oleh grafik dan tabel resmi. Garis keturunan adalah perkara lain. Belum bisa diukur. Kita harus menunggu sampai infrastruktur pengujian ulang oleh pihak ketiga terbentuk; untuk saat ini, itu belum ada.

$TAO $FET $BTC
#DeepSeek #AI模型 #开源 #Kripto

#GrayscaleAndRepublicLaunchThreeCryptoFunds
🚀 DeepSeek Meningkatkan Performa AI Tanpa Menaikkan Harga!

DeepSeek-V4.1-Flash-1017, yang diumumkan pada 17 Oktober, meningkatkan kemampuan pemrograman, penalaran, dan kinerja agen AI. Skor DeepSWE v1.1 naik dari 74.2 menjadi 77.0, sementara harga API tetap sama.

📊 Pendapat Saya: Efisiensi yang lebih baik, eksekusi yang lebih cepat, dan harga yang stabil dapat meningkatkan persaingan di antara penyedia AI. Namun, keandalan di dunia nyata lebih penting daripada sekadar tolok ukur.

💬 Akankah model AI yang efisien menantang layanan AI yang mahal?

Ikuti untuk mendapatkan lebih banyak wawasan tentang AI & teknologi!

#DeepSeek #AI #ArtificialIntelligence #TechNews

#DeepSeekReleasesUpdatedAIModel
🚀 DeepSeek baru saja merilis V4.1-Flash-1017, checkpoint yang diperbarui dan tersedia sejak 17 Okt dengan alias API deepseek-flash yang sama, tanpa perubahan harga.

📊 Angka-angka utama (dilaporkan DeepSeek):
• DeepSWE v1.1: 77.0 (naik dari 74.2)
• Terminal-Bench 4.0: 42.3 (naik dari 31.2)
• API di luar jam sibuk: $0.15 / $0.60 per 1 juta token input / output
• Bobot terbuka di bawah lisensi MIT

💡 Mengapa ini penting bagi kripto: inferensi AI yang lebih murah dan lebih andal memperkuat peluang agen AI on-chain dan komputasi terdesentralisasi (DePIN). Token bernarasi AI seperti $FET , $RENDER dan $NEAR sering bereaksi terhadap berita seperti ini, tetapi pergerakan tersebut biasanya didorong sentimen dan berumur pendek.

⚠️ Pantau penggunaan nyata dan metrik on-chain, bukan hanya beritanya. Kelola risiko Anda.
Bukan nasihat keuangan.
$FET
#DeepSeek #AI #crypto

【Berita Pasar】Harga model tidak naik, tetapi kemampuannya meningkat, mengubah perhitungan biaya industri AI. DeepSeek meluncurkan pembaruan kecil V4.1-Flash-1017. Arsitektur dan skalanya tetap sama, tetapi skor benchmark lebih tinggi, respons lebih cepat, dan jawaban lebih singkat. Harga API juga tetap. Versi baru sudah tersedia di web, aplikasi, dan API, sementara bobotnya dirilis sebagai sumber terbuka secara bersamaan. Performa tinggi dengan harga murah terus menekan para pesaing. Menurut Anda, apakah ini akan mempercepat migrasi aplikasi AI ke blockchain?
（Sumber: BlockTempo）
$BNB $BTC $ETH
#币安广场 #人工智能 #DeepSeek
⚠️Peringatan risiko: Informasi di atas dibagikan sebagai informasi pasar dan bukan merupakan saran investasi. Investasi mengandung risiko; harap berhati-hati sebelum berinvestasi.

#deepseekreleasesupdatedaimodel 🚀 Model AI Baru DeepSeek Meningkatkan Standar Persaingan!

🌕 Pembaruan DeepSeek V4.1-Flash-1017 berfokus pada AI yang lebih murah dengan performa pengodean dan agen yang lebih kuat. Skor DeepSWE yang dilaporkan naik dari 74.2 menjadi 77.0. Automation-Bench meningkat dari 54.8 menjadi 60.5. Ini adalah tolok ukur yang dipublikasikan perusahaan, bukan bukti keunggulan di dunia nyata.

💡 Mengapa ini penting: Performa yang lebih baik dengan biaya yang sama dapat berarti biaya pengembangan AI lebih rendah dan persaingan yang lebih ketat di antara penyedia AI. DeepSeek juga menyebutkan bahwa biaya API Search dan Fetch adalah $0.75 per 1.000 panggilan.

🌕 Hubungannya dengan kripto tidak langsung: perangkat AI yang lebih murah mungkin membantu analitik blockchain, bot trading, dan pengembangan Web3—. Rilis ini saja tidak membuktikan adanya sinyal pasar yang positif.

Akankah AI berbiaya rendah mengubah pengembangan Web3? Akankah model premium tetap unggul?

Analisis pribadi, bukan saran.

#DeepSeek #AI #crypto #Web3

$FET $RENDER $NEAR