10月20日、DeepSeekは自社の推論フレームワークDeepInferと本番グレードのトークンコーデックdeepseek-recipeをオープンソース化した。フロンティア大規模モデル企業が実際に本番稼働しているネイティブ推論フレームワークを公開するのは初めてのことだ。
主な数値：DeepInferはすでにDeepSeek V4.1 Flashの大規模サービスに投入されている。単一クラスタで1日155京トークンのスループットを処理し、平均初回トークン生成時間400ミリ秒、生成速度は毎秒230トークン（コーディングでは300）、入力キャッシュヒット率96％。
特徴：分散推論と負荷分散、投機的デコーディング（DSpark＋信頼度ベース検証でオンラインスループット＋6％）、SWA Bounded Replay。NVIDIA GPUとHuawei Ascend NPUの両方に対応する。
出典リンク：原文を読む。原文からの要約であり、参考用です。
10月17日、DeepSeekはV4.1-Flash-1017を公開した。9月に公開されたV4.1-Flashのマイナーアップデートだが、多くのベンチマークで顕著な向上を果たした。 第一に、コーディングとエージェント能力：DeepSWE v1.1は74.2から77.0へ上昇し、Claude Opus 5の74.0を上回
DeepSeek は Flash モデルを V4.1-Flash-1017 にアップデートし、エージェントタスクのコストパフォーマンスの差をさらに広げた。DeepSeek 自身のベンチマークによれば、このモデルはプログラミングエージェントのタスクでより正確でより安い。 1. DeepSWE 77.0%、Claude O
ARC Prizeは、Google DeepMindのGemini 4 ArgonがARC-AGI-3で97.5%の検証済みスコアを獲得したと正式に発表した。これによりGoogleは、OpenAIに次いで95%の壁を突破した2番目のAIラボとなった。GPT-6 Astraの99.9%に次ぐ成績である。 ARC-AGI-