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DeepSeek更新模型 官方点名WorkBuddy

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记者 刘思璇

10月19日,在AI模型评测平台Arena的Code Arena: WebDev榜单上,DeepSeek V4.1 Flash新版本模型超过Kimi K3,成为该榜单排名最高的开源模型。

该模型更新文档中有一段简短的说明:新模型特别针对DeepSeek Harness及腾讯CodeBuddy、WorkBuddy等平台框架进行了优化。

这三个平台框架中,前两个的主要用户是开发者,只有WorkBuddy面向更广泛的大众用户。

10月20日,易观分析发布的数据显示,9月WorkBuddy桌面端月访问量8534万次,在20款主流产品中排名第一,超过第二名千问办公、第三名豆包工作两款产品的月访问量总和。

在模型更新文档中,DeepSeek未写明针对平台框架的优化具体包含什么内容,但介绍了新版模型较此前版本的核心差异:模型任务运行时间与输出长度缩短,让用户能以更低成本、更快速度完成任务。

一位AI应用开发者向经济观察报介绍,上述更新在理论层面确实能帮助用户节省Token(词元),但使用不同的框架,节省程度可能存在差异;一款模型天然和厂商自己的框架适配程度最高,因为厂商自研框架本身构成了模型训练环境的一部分,在大量的训练中,框架和模型不断靠拢、共同演化。

该开发者称,一款模型如果要针对某个框架做定向优化,框架侧的真实数据是重要前提,比如任务是否成功、用户是否采纳等标签;仅依靠API调用过程中厂商获得的信息,优化空间有限。

此次模型更新过程中,WorkBuddy产品团队是否与DeepSeek有过沟通合作?就此,WorkBuddy相关人士于10月20日表示不予回应。

该模型更新前三天,10月14日,WorkBuddy和企业微信联合宣布更新:WorkBuddy以可对话机器人的身份进入企业联系人列表,用户可在聊天窗口内交办任务,并可在企业授权范围内获得群聊、文档、会议、日程等能力权限。

一位DeepSeek Harness用户向经济观察报展示了DeepSeek模型更新前后她的API账单:调用前述DeepSeek-V4.1-Flash模型,对比10月14日(模型更新前),其个人账户在10月20日的API请求次数上涨约13%、Token消耗量增长近3倍,花费却稍有降低。从账单数据看,主要原因是缓存命中率提高、输出Token量减少。

该用户日常主要用DeepSeek Harness做文献分析,上述两日的使用时间均处于DeepSeek定价规则中的高峰时段,工作时长基本一致。

前述开发者补充解释,缓存命中率提高与框架、模型架构改进都有关联,任务个例间存在差异;输出Token量减少,基本对应模型更新文档中提到的优化内容。

另有在WorkBuddy中调用同一款模型的用户称,更新至今,单次任务消耗的积分量也较更新前有一定幅度下降,但因WorkBuddy不展示Token消耗明细,不确定积分用量下降的具体原因。

在10月17日的模型更新文档中,DeepSeek还提到了一个新变化:开放自研搜索API,Search(搜索)与Fetch(抓取)两个API均按成功请求计费,每千次5元。用户在DeepSeek Harness、Claude Code、Codex中通过服务端工具发起的Search或Fetch调用,目前暂不计费,将从北京时间11月1日零时起开始收费。

放眼全球模型厂商,搜索单独计费是常见模式;国内Kimi、智谱等模型厂商也提供收费的搜索API,计费规则存在差异。前述开发者称,DeepSeek的搜索API收费较低,常规使用场景下的个人用户可能感受不到影响;但在B端场景,调用模型做深度调研,或用来支持查询类应用,搜索接口产生的成本可能会高于Token成本。

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