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DeepSeek、第2ラウンドで1000億を調達。みんなの反応はこんな感じ：
梁文锋：他人は資金を求めて融資するけど、俺は投資家を選ぶ。金は分けてもいいが、ハンドルには触るな。5年間はロック、議決権なし。投資したければどうぞ。
腾讯、宁德时代：既存株主がおかわり。基石投資家としてさらに出資。
完美世界、世纪华通：本業はゲーム、副業はAIに資金投入——ゲーム業界人の行き着く先は計算能力。
個人投資家：1000億なんて自分には1ミリも関係ない。株は手に入らず、できるのは暗号資産界隈のAI草コインが徹夜でホワイトペーパーを書き換えて、「AI」の2文字を太字の3号にするのを眺めるだけ。
いちばん胸に刺さるのは、応募が殺到して500億から倍の1000億になったのに、プレマネー評価額5000億は微動だにしないこと——これは資金調達じゃない、号令だ。AIの席に、個人投資家の席はない。
コメント欄、取引開始：AチームはAIストーリー復活、暗号資産のAI銘柄も連れ高。Bチームは、融資は融資、草コインは相変わらずゼロ行き。点呼！
#DeepSeek #AI
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美国政府下令清除DeepSeek：盯紧AI聊天机器人，停止采购！

美国政府要求所有政府机构从其系统中移除DeepSeek人工智能聊天机器人，并禁止新的采购。这款开源模型曾引发关注，现在却被列为重点监控对象。盯紧资金流向，了解AI趋势，#DeepSeek #资金追踪派。

web3小虾米

翻訳参照

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

Alexandre 8

ブリッシュ

翻訳参照

🚨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

DEEP-10.99%

Binance BiBi:

Working on it. Your reply is on the way.

筱师弟

🐳 DeepSeekが自社API推論エンジン「DeepInfer」をオープンソース化、Huawei AscendとNVIDIAが同じ舞台に！

📌 DeepInferはDeepSeek V4.1 Flashのオンラインサービスを支える推論フレームワークで、Apache 2.0ライセンスで公開
📌 初回からNVIDIA SM100（Blackwell）とHuawei Ascend 950に対応。Hopperなどの旧アーキテクチャは対応リストに含まれていない
📌 公式発表によると、単一クラスターで1日あたり155兆トークンを処理。オフピーク料金では、GPU 1時間あたりの収益は約38ドル
📌 ただし今回公開されたのはオフライン推論のみ。KVキャッシュ、PD分離、負荷分散はオープンソース化されておらず、完全なサービスを自前で構築するには、まだ自分で補う必要がある
📌 同じ分野では、Mistral Large 4（1Tパラメーター）のオープンウェイト版が10月末に公開予定

AIの計算能力はますます「国産＋オープンソース」へ。計算能力と推論コストが下がれば、AIエージェントのオンチェーン取引はさらに早く普及するでしょうか？$BTC

オープンソースの推論モデルは、大規模モデルAPIの価格を引き下げると思いますか？コメント欄で話しましょう👇

#AI #DeepSeek #开源 #算力
参考情報であり、投資助言ではありません

BTC-3.84%

colword

DeepSeekが自社の推論フレームワークもオープンソース化した。

このことの価値、分かる？——
これまでみんながモデルをオープンソース化するのは、レシピを公開するようなもの。
今回は厨房まるごと見せてくれて、
中華鍋の振り方まで目の前で教えてくれる。

コメント欄の一言が秀逸すぎて笑った：
「オープンソースにするうえに、収益まで公開するなんて、誰が教えたんだ？」

隣でまだサブスク料金に悩んでる兄弟たちは、
今回の「堂々と稼ぐ」やり方にすっかり心を折られた。

片や情熱で動き、片や刃物で刈り取る。
消費者はどっちにつくと思う？😏

#DeepSeek #开源

筱师弟

🐋 DeepSeekが自社の推論エンジンをオープンソース化！それでも中国の大手企業はNVIDIA製品を爆買い？

🔹 DeepSeekがDeepInferをオープンソース化：自社のオンラインサービスで使われている推論フレームワークで、Apache 2.0ライセンスを採用。NVIDIA GPUとファーウェイ昇騰NPUの両方に対応し、Hacker Newsのデイリーランキングで首位を獲得（2000件以上の高評価）
🔹 一方、海外メディアの報道によると、バイトダンス、アリババ、テンセントが合計300万枚超のNVIDIA RTX PRO 5500を発注。総額は350億ドルを超える可能性も（全社から確認が取れたわけではありません）
🔹 オープンソース化でコストを下げる一方、計算能力の確保には巨額を投じる——AI軍拡競争はさらに加速中

AIの計算能力への需要が高まるほど、$BTC マイナーや計算能力関連セクターにとって追い風？それとも電力やGPUの争奪戦？

💬 オープンソースモデルは最終的にクローズドソースの大手を打ち負かすと思いますか？コメント欄で話しましょう👇

#AI #DeepSeek #英伟达 #計算能力

参考情報であり、投資助言ではありません

DeepSeek V4.1 Flash-1017バージョンアップデート解説：願望駆動型プログラミングが新たな潮流をリード

DeepSeek V4.1 Flash-1017のバージョンアップデートでは、「願望駆動型プログラミング」に焦点を当て、技術指標が大幅に最適化されました。重要な価格水準の分析から潜在的な成長ポイントが明らかになっており、投資家は注目が必要です。#DeepSeek #テクニカル分析派

Web3-小学生

検索1,000回で5元。1回あたり0.5分。紙を1枚印刷するより安い。 DeepSeekは10月17日、自社開発の検索機能を2つのインターフェースとして公開した。Searchはウェブページを探し、Fetchは本文を取得する。数千億規模のウェブページをインデックスし、1日に数億回のリクエストを処理する。料金も公開され、1,000回で5元。1元で200回。そんな数字だ。価格は表面的な話にすぎない。発表と料金ページを見比べて、目を引いたのは課金基準だ。失敗しても課金されず、タイムアウトも対象外。検索結果が空でも課金されない。コンテンツを取得できた成功分だけ課金する。クラウド事業者の料金表を見れば、呼び出しごとの課金は標準的な方式だ。リクエストを送れば、成功したかどうかにかかわらず、まず請求に計上される。このやり方は、リスクを買い手から売り手に戻すことになる。こんなことができるのは、自分自身が判定者だからだ。判定者は一人しかいない。検索結果を作るのも、成功かどうかを決めるのも、同じ相手だ。もう一歩考えると、ブロックチェーンのことが頭に浮かぶ。マイクロペイメントの障壁は手数料だと思っている人は多い。1回1分を送金しても、マイナーが応じないから実現できない。これは半分だけ正しい。手数料は下げられる。今ではオンチェーンでステーブルコインを1回送金するコストは、すでに数厘まで下がっていて、この検索インターフェースより高くはない。どうしても下げられないのは、カウンターだ。オンチェーンにはサービス事業者はいない。それぞれが独自に再計算するノードの集まりがあるだけだ。ある取引を有効と認めるには、各ノードが同じルールでそれぞれ再実行し、同じ結果にならなければならない。誰にも他人に代わって署名する資格はなく、誰も別の人の代わりに記帳する権限を与えられない。だから「5万回目の呼び出し」という考え方は、オンチェーンには存在しない。誰が決めるのか？その数を記録する資格のある人は誰もいないし、他人が記録した数を認める人もいない。失敗した取引でもガス代は差し引かれる。同じ理屈だ。仕事は依頼され、ノードは計算した。結果が成功しなくても、費用は精算しなければならない。オンチェーンでは成功したときだけ課金することはできず、先に差し引いてから返金するしかない。暗号資産界隈では、マイクロペイメントが10年近く叫ばれてきた。ライトニングネットワーク、ステートチャネル、プリペイド残高。あれこれ回り道をしても、解決しようとしているのは同じことだ。記帳する人がいない前提で、回数をどう正確に計算するか。今のところ、1回0.5分のビジネスを本当に成立させたのは、中央集権型のインターフェースだ。少し皮肉な話だ。それだけ。 11月1日午前0時が節目になる。それまでは、Harness、Claude Code、Codex経由でサーバー側から呼び出す検索分は無料。その後は回数に応じた課金になる。発表に書かれているのは単価だけだ。この数日間にすでに実行された呼び出しをどう集計するのか、日ごとに精算するのか、利用量に応じて精算するのかも、明確な説明はない。この件と暗号資産界隈の関係で、価格はきっかけにすぎない。AIが自分で検索し、自分で取得し、自分で注文するようになれば、エージェント同士が支払う金額は、1回あたり数厘という細かさになる。そのとき、誰が記帳するのか？記帳する人が清算機関になる。オンチェーンがこのビジネスを取り込もうとするなら、安いだけでは足りない。まずカウンターの仕組みを明確にしなければならない。 APIの請求明細を開いて、一度見てみてほしい。差し引かれた呼び出しのうち、実際には何も返ってこなかったものはいくつあるだろう。 $TAO $USDC $BTC #DeepSeek #AI搜索 #微支付 #Agent

検索1,000回で5元。1回あたり0.5分。紙を1枚印刷するより安い。

DeepSeekは10月17日、自社開発の検索機能を2つのインターフェースとして公開した。Searchはウェブページを探し、Fetchは本文を取得する。数千億規模のウェブページをインデックスし、1日に数億回のリクエストを処理する。料金も公開され、1,000回で5元。1元で200回。そんな数字だ。

価格は表面的な話にすぎない。発表と料金ページを見比べて、目を引いたのは課金基準だ。失敗しても課金されず、タイムアウトも対象外。検索結果が空でも課金されない。コンテンツを取得できた成功分だけ課金する。

クラウド事業者の料金表を見れば、呼び出しごとの課金は標準的な方式だ。リクエストを送れば、成功したかどうかにかかわらず、まず請求に計上される。このやり方は、リスクを買い手から売り手に戻すことになる。

こんなことができるのは、自分自身が判定者だからだ。判定者は一人しかいない。検索結果を作るのも、成功かどうかを決めるのも、同じ相手だ。

もう一歩考えると、ブロックチェーンのことが頭に浮かぶ。

マイクロペイメントの障壁は手数料だと思っている人は多い。1回1分を送金しても、マイナーが応じないから実現できない。これは半分だけ正しい。手数料は下げられる。今ではオンチェーンでステーブルコインを1回送金するコストは、すでに数厘まで下がっていて、この検索インターフェースより高くはない。どうしても下げられないのは、カウンターだ。

オンチェーンにはサービス事業者はいない。それぞれが独自に再計算するノードの集まりがあるだけだ。ある取引を有効と認めるには、各ノードが同じルールでそれぞれ再実行し、同じ結果にならなければならない。誰にも他人に代わって署名する資格はなく、誰も別の人の代わりに記帳する権限を与えられない。

だから「5万回目の呼び出し」という考え方は、オンチェーンには存在しない。誰が決めるのか？その数を記録する資格のある人は誰もいないし、他人が記録した数を認める人もいない。

失敗した取引でもガス代は差し引かれる。同じ理屈だ。仕事は依頼され、ノードは計算した。結果が成功しなくても、費用は精算しなければならない。オンチェーンでは成功したときだけ課金することはできず、先に差し引いてから返金するしかない。

暗号資産界隈では、マイクロペイメントが10年近く叫ばれてきた。ライトニングネットワーク、ステートチャネル、プリペイド残高。あれこれ回り道をしても、解決しようとしているのは同じことだ。記帳する人がいない前提で、回数をどう正確に計算するか。今のところ、1回0.5分のビジネスを本当に成立させたのは、中央集権型のインターフェースだ。少し皮肉な話だ。それだけ。

11月1日午前0時が節目になる。それまでは、Harness、Claude Code、Codex経由でサーバー側から呼び出す検索分は無料。その後は回数に応じた課金になる。

発表に書かれているのは単価だけだ。この数日間にすでに実行された呼び出しをどう集計するのか、日ごとに精算するのか、利用量に応じて精算するのかも、明確な説明はない。

この件と暗号資産界隈の関係で、価格はきっかけにすぎない。AIが自分で検索し、自分で取得し、自分で注文するようになれば、エージェント同士が支払う金額は、1回あたり数厘という細かさになる。そのとき、誰が記帳するのか？記帳する人が清算機関になる。オンチェーンがこのビジネスを取り込もうとするなら、安いだけでは足りない。まずカウンターの仕組みを明確にしなければならない。

APIの請求明細を開いて、一度見てみてほしい。差し引かれた呼び出しのうち、実際には何も返ってこなかったものはいくつあるだろう。

$TAO $USDC $BTC

#DeepSeek #AI搜索 #微支付 #Agent

公式は「小規模なアップデート」と発表したが、コミュニティが中身を分解してみると、これは明らかに大規模な改修だった。 10月17日、DeepSeekはV4.1-Flash-1017をリリース。モデルカードには「タスク時間の短縮、出力長の削減」と記載され、API名と価格は据え置き、重みはMITライセンスでオープンソース化された。ある開発者が新しい重みと9月版をレイヤーごとに比較したところ、ルーティング専門家の約40％、メモリの約30％、ビジュアルタワー専門家のテンソルの約50％が書き換えられていたという。別の開発者は2台のDGX Sparkで量子化モデルを実行し、TensorFoldエンジンでテキストは毎秒56.8トークン、コードは毎秒92.2トークンを記録したと報告。vLLMのほぼ2倍だという。アーキテクチャは変わっていないのに、変更規模は「メジャーバージョン」級だ。価格競争も新たな局面に入った。エンジニアの実測によると、DeepSeekは実際のコーディングタスクを約4.5セントで実行した一方、約55万トークンを消費した（Opusは3万トークンのみ）。トークンが「無駄遣い」できるほど安く、それでも最終的にはより安い。OpenRouterのデータによれば、過去7日間の処理量は約38.7兆トークンで、2位の3倍だった。このタイミングは興味深い。MITライセンスの重みを公開する前日（10月16日）、商務部と科技部は輸出規制の草案を発表し、意見募集を開始した。技術規制を新たに40項目追加する案で、そのうち23項目はAI関連。計算能力が10²⁶ FLOPsに達する、パラメーター数が2兆を超える、または世界上位10位以内に入るモデルについては、重み、ソースコード、アーキテクチャを規制対象に含める一方、API／SaaSには影響せず、すでにオープンソース化されたものには遡及適用しない。意見募集は11月15日までで、複数のメディアがこの内容を確認している。これは、AIをめぐる「オープン対規制」という言説の号砲が鳴った週だと思う。モデルの重みが輸出規制リストに盛り込まれたのは初めてだ。短期的には、モデルが安くなるほどAIエージェントの運用コストは下がり、オンチェーンAIの物語を支える燃料（たとえば$TAO $RENDER）は、ますます豊富になるだろう。まだ気になるのはV4.1-Proだ。報道によれば、9月末にはすでにアーリーアクセスで、その隠しモデル名を見たアカウントがあった。予測市場では、10月末までにリリースされる確率は約16％とされている。注目点は、11月15日に草案がどう最終決定されるかだ。以上は投資助言ではありません。DYOR（ご自身で調査を）、取引にはリスクがあります。 #DeepSeekReleasesUpdatedAIModel #DeepSeek #AI

公式は「小規模なアップデート」と発表したが、コミュニティが中身を分解してみると、これは明らかに大規模な改修だった。

10月17日、DeepSeekはV4.1-Flash-1017をリリース。モデルカードには「タスク時間の短縮、出力長の削減」と記載され、API名と価格は据え置き、重みはMITライセンスでオープンソース化された。

ある開発者が新しい重みと9月版をレイヤーごとに比較したところ、ルーティング専門家の約40％、メモリの約30％、ビジュアルタワー専門家のテンソルの約50％が書き換えられていたという。別の開発者は2台のDGX Sparkで量子化モデルを実行し、TensorFoldエンジンでテキストは毎秒56.8トークン、コードは毎秒92.2トークンを記録したと報告。vLLMのほぼ2倍だという。アーキテクチャは変わっていないのに、変更規模は「メジャーバージョン」級だ。

価格競争も新たな局面に入った。エンジニアの実測によると、DeepSeekは実際のコーディングタスクを約4.5セントで実行した一方、約55万トークンを消費した（Opusは3万トークンのみ）。トークンが「無駄遣い」できるほど安く、それでも最終的にはより安い。OpenRouterのデータによれば、過去7日間の処理量は約38.7兆トークンで、2位の3倍だった。

このタイミングは興味深い。MITライセンスの重みを公開する前日（10月16日）、商務部と科技部は輸出規制の草案を発表し、意見募集を開始した。技術規制を新たに40項目追加する案で、そのうち23項目はAI関連。計算能力が10²⁶ FLOPsに達する、パラメーター数が2兆を超える、または世界上位10位以内に入るモデルについては、重み、ソースコード、アーキテクチャを規制対象に含める一方、API／SaaSには影響せず、すでにオープンソース化されたものには遡及適用しない。意見募集は11月15日までで、複数のメディアがこの内容を確認している。

これは、AIをめぐる「オープン対規制」という言説の号砲が鳴った週だと思う。モデルの重みが輸出規制リストに盛り込まれたのは初めてだ。短期的には、モデルが安くなるほどAIエージェントの運用コストは下がり、オンチェーンAIの物語を支える燃料（たとえば$TAO $RENDER ）は、ますます豊富になるだろう。

まだ気になるのはV4.1-Proだ。報道によれば、9月末にはすでにアーリーアクセスで、その隠しモデル名を見たアカウントがあった。予測市場では、10月末までにリリースされる確率は約16％とされている。注目点は、11月15日に草案がどう最終決定されるかだ。

以上は投資助言ではありません。DYOR（ご自身で調査を）、取引にはリスクがあります。

#DeepSeekReleasesUpdatedAIModel
#DeepSeek #AI

TAO-7.11%

RENDER-6.74%

ABO3ZAM:

تحليل ممتاز يا وحش، فعلاً خفض التكاليف بيحرك سيولة ضخمة للقطاع، راقب TAO عند مناطق الدعم الحالية، إذا ثبت فوقها بنشوف انفجار سعري قريب 🎯

QAZAXLI3535

ブリッシュ

🚨 AI速報：DeepSeekがAIモデルをアップデート！ 🤖🔥

#DeepSeek が、2026年10月17日に発表されたアップグレード版AIモデル「DeepSeek-V4.1-Flash-1017」を公開しました。

⚡ 新機能は？ ✅ タスク処理の高速化
✅ コーディングとAIエージェントの性能向上
✅ より短く効率的な回答
✅ ベンチマーク結果の向上
✅ Search APIとFetch APIがユーザー向けに利用可能に

📊 DeepSeekによると、DeepSWE v1.1ベンチマークで77.0点を記録し、前バージョンの74.2点から上昇しました。

🌐 アップデートされたモデルは、DeepSeekのウェブサイト、モバイルアプリ、APIから利用できます。

💡 なぜ重要なのでしょうか？より低コストで高性能なツールを提供しようと企業が競い合い、AI競争が激化しています。

DeepSeekはAI業界の最大手に挑めるでしょうか？ 👀

💬 どう思いますか？ DeepSeekはAI業界で有力な競合になりつつあるのでしょうか？

#DeepSeek #TechNews #Innovation

#deepseekreleasesupdatedaimodel

Taybou:

peut etre

M_Awais02

🤖 DeepSeekが再びアップグレード：AIセクターはブレイクアウト目前？

DeepSeekは最新モデルのアップデート（V4.1-Flash）を正式にリリースしました。従来のコンピューティングコストを大幅に抑えながら、高速な推論と複雑なコーディングを実現します。

テック業界とWeb3 AIセクターにとって、これが重要な理由は次のとおりです。
💡 1. 誇大宣伝より効率性高スループットかつ低コストの推論モデルは、既存のAI大手に値下げを迫り、世界中の開発者による導入を加速させます。

⚡ 2. Web3 AIと分散型コンピューティング効率的なモデルは、分散型GPUネットワーク（$RENDER、$AKT）や分散型インテリジェンス・プロトコル（$TAO、$NEAR、$ASTER）への実需を促します。

🎯 3. 現実を見極める見出しは一時的な急騰を生みますが、真の価値を獲得できるのは、話題性だけではなく、開発者による利用や統合、実際の手数料収入です。

💬 皆さんはどう思いますか？オープンウェイトの効率性はクローズドなAI大手を揺るがすでしょうか？それとも、ビッグテックが王座を守るでしょうか？ぜひコメントで教えてください！👇

#DeepSeek #AI #CryptoNews #TAO #NEAR

🚀 DeepSeekがV4.1-Flash-1017をリリース：低コストでAI性能が向上 🔍 1. 新機能は？ $FET — DeepSeekは2026年10月17日、V4.1-Flash-1017をリリースしました。このアップデートでは、報告されたコーディングおよびエージェントタスクのベンチマークスコアが向上し、タスク完了時間と出力の長さの削減も目指しています。 📊 2. 主な性能データ DeepSeekが公表した結果によると： DeepSWE v1.1：77.0（従来は74.2）。 Terminal-Bench 4.0：42.3（従来は31.2）。 API料金：オフピーク時は、入力が100万トークンあたり0.15ドル、出力が0.60ドル。ライセンス：MIT。規約に従うことで幅広く利用できます。 APIでは引き続き、deepseek-flashというモデルエイリアスが使用されます。ベンチマークスコアは自己申告によるもので、テスト環境によって変動する可能性があります。 🤖 3. 暗号資産分野での意義 $RENDER — より高性能で手頃な価格のAIモデルは、自律型エージェント、分散コンピューティング、AIを活用したブロックチェーンアプリケーションの実験を後押しする可能性があります。ただし、モデルのリリースによって分散型インフラへの需要が自動的に高まるわけではなく、AI関連の暗号資産トークンの値上がりが保証されるわけでもありません。 🎯 4. 投資家が注目すべき点 $NEAR — 実際の普及状況、開発者の活動、ネットワークの利用状況、分散型コンピューティングへの実需に注目しましょう。AI関連のニュースは市場心理に影響することがありますが、価格の動きは予測できません。 Prime Crypto Lab — 誇張なし、調査に基づく情報を。 DYOR | 教育目的のコンテンツ | 金融アドバイスではありません #DeepSeek #Binance #DeepSeekReleasesUpdatedAIModel #BinanceSquareTalks

🚀 DeepSeekがV4.1-Flash-1017をリリース：低コストでAI性能が向上
🔍 1. 新機能は？
$FET — DeepSeekは2026年10月17日、V4.1-Flash-1017をリリースしました。このアップデートでは、報告されたコーディングおよびエージェントタスクのベンチマークスコアが向上し、タスク完了時間と出力の長さの削減も目指しています。
📊 2. 主な性能データ
DeepSeekが公表した結果によると：
DeepSWE v1.1：77.0（従来は74.2）。
Terminal-Bench 4.0：42.3（従来は31.2）。
API料金：オフピーク時は、入力が100万トークンあたり0.15ドル、出力が0.60ドル。
ライセンス：MIT。規約に従うことで幅広く利用できます。
APIでは引き続き、deepseek-flashというモデルエイリアスが使用されます。ベンチマークスコアは自己申告によるもので、テスト環境によって変動する可能性があります。
🤖 3. 暗号資産分野での意義
$RENDER — より高性能で手頃な価格のAIモデルは、自律型エージェント、分散コンピューティング、AIを活用したブロックチェーンアプリケーションの実験を後押しする可能性があります。
ただし、モデルのリリースによって分散型インフラへの需要が自動的に高まるわけではなく、AI関連の暗号資産トークンの値上がりが保証されるわけでもありません。
🎯 4. 投資家が注目すべき点
$NEAR — 実際の普及状況、開発者の活動、ネットワークの利用状況、分散型コンピューティングへの実需に注目しましょう。AI関連のニュースは市場心理に影響することがありますが、価格の動きは予測できません。
Prime Crypto Lab — 誇張なし、調査に基づく情報を。
DYOR | 教育目的のコンテンツ | 金融アドバイスではありません
#DeepSeek #Binance #DeepSeekReleasesUpdatedAIModel #BinanceSquareTalks

一本のものさし、目盛りは18個。どれも他人のもの。 10月18日の午前、DeepSeekが公開したばかりの新モデルを、誰かがModelTraceというツールにかけた。出てきた結果は、GPT-6 Astraとの類似度84.66。半日もたたないうちに、この数字は知乎のホットランキングで7位まで上昇。同じ投稿はHacker Newsのトップページで744ポイントを獲得した。コメント欄で最初に出た結論は、たった四文字。蒸留の決定的証拠だ。その2日前にさかのぼると、この会社は5時間にわたる障害の補償として、7日分の利用額を全額クレジットで返金したばかりだった。評判も少しずつ戻ってきた。たった2日。ところが新モデルの公開から1日もたたないうちに、また蒸し返された。あのツールの説明書を読んでみた。参照データベースにある候補モデルは全部で18個。すべてGPTとClaudeの2系列で、DeepSeekのモデルはどのバージョンも入っていない。説明書には、さらに厄介なことも書いてあった。収録されていないモデルにも既存の候補ラベルが付けられるため、その結果ではモデルの正体を判断できない、と。 18個の枠に、あなたの名前はひとつもない。そこに入れば、いちばん近い親戚を指し示すしかない。そういう仕組みだ。実際に試した人もいる。純粋なPythonで乱数を生成して入力したところ、GPT-5.5に最も近いと判定された。乱数にも血筋があるのか？新モデルのコードを書く文体はAstraとそっくり、という人もいる。だが、感覚だけでは証拠にならない。サンプルの集め方も見てみよう。GPT側のサンプルはCodexのサブスクリプションから、Claude側はサードパーティーのサービスから取得されている。異なる条件で集めた2組のサンプルをものさしにして測った距離で分かるのは、このリストの中でどれがより近いかだけだ。リストにないモデルとの距離については、そもそも答えるつもりがない。逆方向の証拠がないわけでもない。新モデルの実測出力速度は244 tok/sで、リクエストによっては300近くに達する。この速度は、これまでのどのバージョンのAstraのホスティングサービスで出たことがあるだろうか？重みはHugging Faceで公開されていて、ライセンスはMIT。誰でもダウンロードして、自分で動かして確かめられる。 API中継サービスを使ったことがある人なら、この状況には見覚えがあるはずだ。Aの料金を払って、返ってくるのはBの商品。請求書を見ても何の異常も分からない。ホスティング業者、相対取引の価格、量的取引のインターフェース、どれも同じ問題を抱えている。帳簿の外にあるものは、相手が協力してくれなければ検品できない。相手がそうだと言えば信じるしかなく、確かめる手段はこちらにはない。問題が起きてから問いただしても、返ってくるのはたいてい「確認済みです」の一言。責任を認めるところは少ない。オンチェーンで自分で検証できるものは、実に素朴だ。ひとつの署名、ひとつのブロック高。誰が署名したか、いつ署名したか。あとから改ざんできない。だが、この仕組みにも盲点はある。ひとつひとつ自分で検証する人はごく少なく、大半の人は誰かが検証したあとの結論を見るだけだ。自分で手を動かすとなると、コストがかかる。問題はそこにある。考えた末に、この論争でいちばん覚えておくべきなのは、あのものさしの目盛りだと思った。ツールが測れるのは類似性であって、血縁ではない。まったく別の話だ。類似性を血縁と取り違える責任は、使う側にある。ツールのせいではない。今日の夕方になってもDeepSeekからの回答はない。訓練データも、これまで項目ごとに公開されたことはない。この2つを並べてみても、因果関係がどうなっているのか、誰にもはっきりとは分からない。スコアは本物だ。ベンチマークの数値は伸びたし、単一タスクの価格は3.3元から1.3元に下がった。この2点は公式が図表つきで発表している。血統の話は別だ。測定できない。第三者が再検証できるインフラが整うのを待つしかないが、今のところまだない。 $TAO $FET $BTC #DeepSeek #AI模型 #开源 #暗号資産

一本のものさし、目盛りは18個。どれも他人のもの。

10月18日の午前、DeepSeekが公開したばかりの新モデルを、誰かがModelTraceというツールにかけた。出てきた結果は、GPT-6 Astraとの類似度84.66。半日もたたないうちに、この数字は知乎のホットランキングで7位まで上昇。同じ投稿はHacker Newsのトップページで744ポイントを獲得した。

コメント欄で最初に出た結論は、たった四文字。蒸留の決定的証拠だ。

その2日前にさかのぼると、この会社は5時間にわたる障害の補償として、7日分の利用額を全額クレジットで返金したばかりだった。評判も少しずつ戻ってきた。たった2日。ところが新モデルの公開から1日もたたないうちに、また蒸し返された。

あのツールの説明書を読んでみた。参照データベースにある候補モデルは全部で18個。すべてGPTとClaudeの2系列で、DeepSeekのモデルはどのバージョンも入っていない。説明書には、さらに厄介なことも書いてあった。収録されていないモデルにも既存の候補ラベルが付けられるため、その結果ではモデルの正体を判断できない、と。

18個の枠に、あなたの名前はひとつもない。そこに入れば、いちばん近い親戚を指し示すしかない。そういう仕組みだ。

実際に試した人もいる。純粋なPythonで乱数を生成して入力したところ、GPT-5.5に最も近いと判定された。乱数にも血筋があるのか？

新モデルのコードを書く文体はAstraとそっくり、という人もいる。だが、感覚だけでは証拠にならない。

サンプルの集め方も見てみよう。GPT側のサンプルはCodexのサブスクリプションから、Claude側はサードパーティーのサービスから取得されている。異なる条件で集めた2組のサンプルをものさしにして測った距離で分かるのは、このリストの中でどれがより近いかだけだ。リストにないモデルとの距離については、そもそも答えるつもりがない。

逆方向の証拠がないわけでもない。新モデルの実測出力速度は244 tok/sで、リクエストによっては300近くに達する。この速度は、これまでのどのバージョンのAstraのホスティングサービスで出たことがあるだろうか？重みはHugging Faceで公開されていて、ライセンスはMIT。誰でもダウンロードして、自分で動かして確かめられる。

API中継サービスを使ったことがある人なら、この状況には見覚えがあるはずだ。Aの料金を払って、返ってくるのはBの商品。請求書を見ても何の異常も分からない。ホスティング業者、相対取引の価格、量的取引のインターフェース、どれも同じ問題を抱えている。帳簿の外にあるものは、相手が協力してくれなければ検品できない。相手がそうだと言えば信じるしかなく、確かめる手段はこちらにはない。問題が起きてから問いただしても、返ってくるのはたいてい「確認済みです」の一言。責任を認めるところは少ない。

オンチェーンで自分で検証できるものは、実に素朴だ。ひとつの署名、ひとつのブロック高。誰が署名したか、いつ署名したか。あとから改ざんできない。だが、この仕組みにも盲点はある。ひとつひとつ自分で検証する人はごく少なく、大半の人は誰かが検証したあとの結論を見るだけだ。自分で手を動かすとなると、コストがかかる。問題はそこにある。

考えた末に、この論争でいちばん覚えておくべきなのは、あのものさしの目盛りだと思った。ツールが測れるのは類似性であって、血縁ではない。まったく別の話だ。類似性を血縁と取り違える責任は、使う側にある。ツールのせいではない。

今日の夕方になってもDeepSeekからの回答はない。訓練データも、これまで項目ごとに公開されたことはない。この2つを並べてみても、因果関係がどうなっているのか、誰にもはっきりとは分からない。

スコアは本物だ。ベンチマークの数値は伸びたし、単一タスクの価格は3.3元から1.3元に下がった。この2点は公式が図表つきで発表している。血統の話は別だ。測定できない。第三者が再検証できるインフラが整うのを待つしかないが、今のところまだない。

$TAO $FET $BTC
#DeepSeek #AI模型 #开源 #暗号資産

#GrayscaleAndRepublicLaunchThreeCryptoFunds
🚀 DeepSeek、価格を上げずにAI性能を向上！

10月17日に発表されたDeepSeek-V4.1-Flash-1017は、コーディング、推論、AIエージェントの性能を向上させました。DeepSWE v1.1のスコアは74.2から77.0に上昇し、API料金は据え置かれています。

📊 私の見解：効率の向上、実行速度の高速化、価格の安定により、AIプロバイダー間の競争が激化する可能性があります。しかし、ベンチマークの数値だけでなく、実環境での信頼性が重要です。

💬 効率的なAIモデルは、高価なAIサービスに対抗できるでしょうか？

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記事

DeepSeekが新しいアップデート版AIモデルを発表！オープンソース革命とトークンへの影響は？

#deepseekreleasesupdatedaimodel
ブロックチェーンネットワークにおけるAI：Sui Foundationが分散型データネットワークの開発に3,000万ドルを投資したことが注目されています。このネットワークは、処理の高速化、オンチェーンストレージの最適化、AI dAppsやWeb3ゲームのガス代削減を目指しています。
DeepSeekの新しいアップデートモデルにはどんな新機能がある？⚡
#DeepSeek モデルのアップデートでは、アーキテクチャに大きな進歩が導入されています。
極めて高い推論効率：処理能力を最適化し、GPUメモリの消費量とサーバーのインフラコストを大幅に削減します。

SUI-6.49%

ABO3ZAM:

طرح ممتاز يا بطل، SUI مشروع قوي لكن لا تنسى تأمين أرباحك عند كل مقاومة وإدارة محفظتك بذكاء، السوق لا يعترف بالعواطف. 🤝

FC_Long_Bull

翻訳参照

China Released AI Developer Released DeepSeek V4.1-Flash-1017#DeepSeekReleasesUpdatedAIModel #BinanceSquareTalks #DeepSeek $BTC $USDT $BTTC What Traders Should Know About the Latest AI Efficiency Update The AI sector continues to shift its focus from raw model size to practical efficiency. On October 17, 2026, Chinese AI developer DeepSeek released an update to its Flash series: DeepSeek V4.1-Flash-1017. While the version name suggests a minor revision, the changes carry implications for developers, quantitative analysts, and anyone who relies on AI tools for data processing and automation. For the crypto community, this release is less about hype and more about the underlying economics of AI compute. Here is a factual breakdown of what was announced and why it matters. What Was Released? DeepSeek updated its V4.1 Flash model to the 1017 snapshot (October 17, 2026). The new version is live across the company’s web interface, mobile app, and API. According to DeepSeek’s official documentation, the update delivers a Pareto improvement: better benchmark performance with reduced output length and faster run times. In practical terms, this means lower cost per API call for developers and firms that use the model for tasks such as code generation, data analysis, and agentic automation. Architecture and Technical Highlights The V4.1-Flash-1017 is a sparse mixture-of-experts (MoE) model built on DeepSeek’s proprietary Causal Encoder-Decoder architecture. It activates approximately 8 billion parameters on input and 16 billion on output from a 552-billion-parameter backbone. This asymmetric design keeps per-token compute low while maintaining capability. Key technical features include: · Native image understanding (multimodal input support) · Compressed KV caching that reduces cache memory to roughly one-quarter of the previous generation · Tuning for agentic workloads, meaning the model is optimized for multi-step autonomous tasks The company also highlighted a capability called “wish-style programming,” which allows users to generate a runnable project from a short prompt with minimal reference material. This is attributed to reinforcement learning based on self-feedback during training. Benchmark Improvements DeepSeek published specific benchmark gains to support its efficiency claims. On Terminal-Bench 4.0, a metric for agentic coding, the score increased from 31.2 to 42.3. Other benchmarks showed double-digit percentage improvements: · ProgramBench: 20.3 → 29.1 · DeepSWE v1.1: 74.2 → 77.0 · Automation-Bench: 54.8 → 60.5 For the crypto industry, improved coding and automation benchmarks are relevant to smart contract auditing, trading algorithm development, and on-chain data analysis. Better performance in these areas can reduce development time and operational overhead. Pricing and Open-Source Availability Despite the performance upgrades, DeepSeek has kept API pricing unchanged. The model remains accessible via the deepseek-flash endpoint at $0.10 per million input tokens** and **$0.50 per million output tokens. The model weights are available on Hugging Face and ModelScope under the MIT License. This open-source approach allows independent developers and decentralized AI projects to fine-tune the model without restrictive licensing fees, which aligns with the transparency and permissionless innovation valued in the crypto ecosystem. Why This Matters for the Market From an editorial perspective, this release reinforces two trends shaping the tech-crypto intersection: 1. The efficiency race: Competition is shifting from parameter count to cost-per-task. DeepSeek’s ability to improve benchmarks while reducing output length challenges the cost structures of larger AI providers. 2. Agentic readiness: The specific tuning for agentic tasks suggests that the next wave of AI adoption will involve autonomous agents. In crypto, this could lead to more sophisticated The Bencmark Increased Not The Pricing.

China Released AI Developer Released DeepSeek V4.1-Flash-1017

#DeepSeekReleasesUpdatedAIModel
#BinanceSquareTalks #DeepSeek
$BTC $USDT $BTTC

What Traders Should Know About the Latest AI Efficiency Update
The AI sector continues to shift its focus from raw model size to practical efficiency. On October 17, 2026, Chinese AI developer DeepSeek released an update to its Flash series: DeepSeek V4.1-Flash-1017. While the version name suggests a minor revision, the changes carry implications for developers, quantitative analysts, and anyone who relies on AI tools for data processing and automation.
For the crypto community, this release is less about hype and more about the underlying economics of AI compute. Here is a factual breakdown of what was announced and why it matters.
What Was Released?
DeepSeek updated its V4.1 Flash model to the 1017 snapshot (October 17, 2026). The new version is live across the company’s web interface, mobile app, and API. According to DeepSeek’s official documentation, the update delivers a Pareto improvement: better benchmark performance with reduced output length and faster run times. In practical terms, this means lower cost per API call for developers and firms that use the model for tasks such as code generation, data analysis, and agentic automation.
Architecture and Technical Highlights
The V4.1-Flash-1017 is a sparse mixture-of-experts (MoE) model built on DeepSeek’s proprietary Causal Encoder-Decoder architecture. It activates approximately 8 billion parameters on input and 16 billion on output from a 552-billion-parameter backbone. This asymmetric design keeps per-token compute low while maintaining capability.
Key technical features include:
· Native image understanding (multimodal input support)
· Compressed KV caching that reduces cache memory to roughly one-quarter of the previous generation
· Tuning for agentic workloads, meaning the model is optimized for multi-step autonomous tasks
The company also highlighted a capability called “wish-style programming,” which allows users to generate a runnable project from a short prompt with minimal reference material. This is attributed to reinforcement learning based on self-feedback during training.
Benchmark Improvements
DeepSeek published specific benchmark gains to support its efficiency claims. On Terminal-Bench 4.0, a metric for agentic coding, the score increased from 31.2 to 42.3. Other benchmarks showed double-digit percentage improvements:
· ProgramBench: 20.3 → 29.1
· DeepSWE v1.1: 74.2 → 77.0
· Automation-Bench: 54.8 → 60.5
For the crypto industry, improved coding and automation benchmarks are relevant to smart contract auditing, trading algorithm development, and on-chain data analysis. Better performance in these areas can reduce development time and operational overhead.
Pricing and Open-Source Availability
Despite the performance upgrades, DeepSeek has kept API pricing unchanged. The model remains accessible via the deepseek-flash endpoint at $0.10 per million input tokens** and **$0.50 per million output tokens.
The model weights are available on Hugging Face and ModelScope under the MIT License. This open-source approach allows independent developers and decentralized AI projects to fine-tune the model without restrictive licensing fees, which aligns with the transparency and permissionless innovation valued in the crypto ecosystem.
Why This Matters for the Market
From an editorial perspective, this release reinforces two trends shaping the tech-crypto intersection:
1. The efficiency race: Competition is shifting from parameter count to cost-per-task. DeepSeek’s ability to improve benchmarks while reducing output length challenges the cost structures of larger AI providers.
2. Agentic readiness: The specific tuning for agentic tasks suggests that the next wave of AI adoption will involve autonomous agents. In crypto, this could lead to more sophisticated
The Bencmark Increased Not The Pricing.

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RCipheR

#DeepSeekReleasesUpdatedAIModel
🚀 DeepSeekがV4.1-Flash-1017をリリースしました。10月17日から公開されている更新版チェックポイントで、同じdeepseek-flash APIエイリアスを使用し、価格は据え置きです。

📊 主な数値（DeepSeek発表）：
• DeepSWE v1.1：77.0（74.2から上昇）
• Terminal-Bench 4.0：42.3（31.2から上昇）
• オフピーク時のAPI料金：入力／出力トークン100万件あたり0.15ドル／0.60ドル
• MITライセンスのオープンウェイト

💡 暗号資産にとって重要な理由：より安価で高性能なAI推論は、オンチェーンAIエージェントや分散型コンピューティング（DePIN）の有用性を高めます。$FET 、$RENDER 、$NEAR のようなAIナラティブ系トークンは、今回のようなニュースに反応することがありますが、こうした値動きは通常、センチメント主導で長続きしません。

⚠️ ニュースだけでなく、実際の利用状況やオンチェーン指標にも注目しましょう。リスク管理を徹底してください。
投資助言ではありません。
$FET
#DeepSeek #AI #crypto

【市場速報】モデルの価格は据え置きながら性能が向上し、AI業界のコスト構造を塗り替えつつあります。DeepSeekがV4.1-Flash-1017のマイナーアップデート版をリリースしました。アーキテクチャと規模はそのままに、ベンチマークスコアが向上し、応答が速く、回答が短くなっています。API価格も据え置きです。新バージョンはウェブサイト、アプリ、APIで公開され、モデルの重みも同時にオープンソース化されました。低価格・高性能が競合各社に圧力をかけ続けるなか、AIアプリケーションのオンチェーン移行は加速すると思いますか？
（出典：BlockTempo）
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#币安广场 #人工智能 #DeepSeek
⚠️リスクに関する注意：上記は市場情報の共有であり、投資助言を構成するものではありません。投資にはリスクが伴います。投資にあたっては慎重にご判断ください。

#deepseekreleasesupdatedaimodel 🚀 DeepSeekの新AIモデルが競争の基準を引き上げる！

🌕 DeepSeekのV4.1-Flash-1017アップデートは、より低コストで、コーディング能力とエージェント性能を強化したAIに重点を置いています。報告されたDeepSWEスコアは74.2から77.0に上昇しました。Automation-Benchは54.8から60.5に上がりました。これらは企業が公表したベンチマークであり、実世界での優位性を証明するものではありません。

💡 重要な理由：コストあたりの性能向上は、AI開発コストの低下や、AIプロバイダー間の競争激化につながる可能性があります。DeepSeekによると、Search APIとFetch APIの料金は1,000回の呼び出しあたり0.75ドルです。

🌕 暗号資産とのつながりは直接的ではありません。低コストのAIツールは、ブロックチェーン分析、取引ボット、Web3開発に役立つ可能性があります。しかし、このリリースだけでは市場にとってプラスのシグナルだとは証明できません。

低コストAIはWeb3開発を変えるでしょうか？高性能モデルは今後も優位性を保つでしょうか？

個人的な分析であり、投資助言ではありません。

#DeepSeek #AI #crypto #Web3

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DeepSeekが新しいアップデート版AIモデルを発表！オープンソース革命とトークンへの影響は？

China Released AI Developer Released DeepSeek V4.1-Flash-1017

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