CrowdStrike 报告称黑客用 Claude Code 与 DeepSeek 攻破韩国多家银行
CrowdStrike 报告称，2026 年 9 月下旬至 10 月初韩国多家金融机构遭针对性网络攻击，新韩银行约 2.5 万名客户信息受影响，KB 国民银行、韩亚银行等也有不同程度泄露。
为什么值得看
CrowdStrike 报告披露的攻击链细节，可供安全从业者观察 AI Agent 被用于真实金融渗透的方式。
DeepSeek
全部主题DeepSeek（深度求索）的模型发布、开源权重与技术报告——开源大模型价格与性能双卷的风向标。
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第 1–20 条 · 共 20 条PyTorch研习社精选AI 评估 · 76/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 76/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。
Datawhale精选AI 评估 · 82/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 82/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 DeepSeek Harness 桌面版发布，同步更新 v0.2 预览版
DeepSeek Harness 桌面版正式发布，macOS 和 Windows 安装包同步上线，并伴随 DeepSeek Harness v0.2 预览版更新。
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材料完整列出桌面版、v0.2 预览版的插件管理与创造模式等变化，可据此判断其工作流整合程度。
歸藏的AI工具箱精选AI 评估 · 84/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 84/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 智谱 GLM-5.3 Flash 开源：匿名模型 Ox Alpha 揭晓，价格远超 DeepSeek V4 Flash
匿名上线 OpenRouter 的 Ox Alpha 正式揭晓为智谱 GLM-5.3 Flash，并已 MIT 开源上架 API。
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作者用三个有技术门槛的前端复刻案例实测该模型的多模态理解与编码能力，并给出与 DeepSeek V4 Flash 的对比。
智谱精选AI 评估 · 82/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 82/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 智谱上线并开源 GLM-5.3-Flash，定价为 GLM-5.3 的 1/10
智谱上线并开源 GLM-5.3-Flash（320B-A18B），为 GLM-5 系列首个原生多模态模型，在 Artificial Analysis Intelligence Index 中取得 57 分，与 Claude Opus 4.8 持平。
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智谱开源 GLM-5.3-Flash，公开了参数规模、定价倍差与国产芯片推理的工程细节，可对比同级别前沿模型的成本路线。
Paul Couvert(@itsPaulAi)精选AI 评估 · 77/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 77/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Qwen3.8-Flash 开源权重发布，预览 Qwen4 新架构
阿里发布 Qwen3.8-Flash 的开源权重，这是一个多模态 MoE 模型，也是 Qwen4 架构的早期预览版，生产版本将随后通过 QwenCloud API 提供，定价为输入 $0.16/1M tokens、输出 $0.47/1M tokens。
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这条内容汇总了 Qwen3.8-Flash 的架构变化、激活参数与基准分数，便于对照同类开源模型的性价比路线。
海外独角兽精选AI 评估 · 78/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 78/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 DeepSeek Harness 发布：一套可热重载、可由 coding agent 自行修改的 Agent Harness
DeepSeek Harness（DSH）发布了一套可热重载的 harness，设计成适合 coding agent 自己修改和进化的形态，以本地 Web UI 为主要入口，并提供标准、PTC/Code、极简、创造四个模式。
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梳理 DeepSeek Harness 的插件化三层结构与 Creator 模式，读者可对照 Anthropic 路线理解两种 harness 设计取舍。
DeepSeek(@deepseek_ai)精选AI 评估 · 80/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 80/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 DeepSeek 发布 Harness v0.1 开发者预览版并开源
DeepSeek 发布 DeepSeek Harness v0.1 开发者预览版，面向全球构建 agent harness 的开发者开放，并以 MIT 许可证开源代码库。该工具基于 Cordis 元框架，核心思路是“一切皆插件”，模型、工具、技能、会话、沙箱、文件系统、循环、编排和 UI 均以插件实现，可混搭、替换和扩展。代码库地址为 github.com/deepseek-ai/de…。
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官方给出插件化 agent harness 的开放入口与 MIT 许可，可据此判断现有智能体工作流的可替换程度。
DeepSeek精选AI 评估 · 87/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 87/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 DeepSeek-V4-Pro 正式版上线并调整 API 定价
DeepSeek 发布 V4 Pro 正式版，已同步在 APP、网页端和 API 上线，用户可在 APP 或网页端选择专家模式使用，API 模型名不变。正式版增强了 Agent 能力，公开基准测试集的 Code Agent 任务使用 DeepSeek Harness 极简模式测试（max 档位，topp=0.95，temperature=1.0）。
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官方给出 V4 Pro 正式版的 Agent 能力变化、思考强度分档与新定价，可据此判断接入与调用成本。
DeepSeek(@deepseek_ai)精选AI 评估 · 76/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 76/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 DeepSeek-V4-Flash 官方 API 开启公测，升级 Agent 能力并适配 Codex
DeepSeek 宣布 DeepSeek-V4-Flash 官方 API 进入公开测试，称其 Agent 能力大幅升级，基准分数已远超 V4-Pro-Preview。官方 V4-Flash 原生支持 Responses API 格式，并已完成与 Codex 的适配，配置细节见官方 API 文档 api-docs.deepseek.com。
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DeepSeek 官方公布 V4-Flash 公测 API 的 Agent 能力升级与 Codex 适配，可据此判断接入成本。
Junyang Lin(@JustinLin610)精选AI 评估 · 82/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 82/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 DeepSeek-V4 Preview 开源发布，提供 1M 上下文
DeepSeek-V4 Preview 正式发布并开源，主打低成本 1M 上下文。其中 DeepSeek-V4-Pro 为 1.6T 总参数、49B 激活参数，官方称性能可对标顶级闭源模型；DeepSeek-V4-Flash 为 284B 总参数、13B 激活参数，面向快速与低成本场景。
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DeepSeek-V4 两个版本公布参数规模与 1M 上下文定位，可据此对比开源与闭源模型的成本路线。
Hugging Face(@huggingface)精选AI 评估 · 80/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 80/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 DeepSeek-V4 Preview 开源发布，支持 1M 上下文
DeepSeek-V4 Preview 正式上线并开源，主打低成本 1M 上下文长度。其中 DeepSeek-V4-Pro 为 1.6T 总参数、49B 激活参数，官方称性能可对标顶级闭源模型；DeepSeek-V4-Flash 为 284B 总参数、13B 激活参数，定位快速高效。API 已同步更新，权重已在 Hugging Face 开放。
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DeepSeek-V4 Preview 开源并给出两个版本的参数规模与 1M 上下文定位，可据此判断开源模型的成本路线。
DeepSeek(@deepseek_ai)精选AI 评估 · 84/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 84/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 DeepSeek 发布 deepseek-v4-pro 与 deepseek-v4-flash API
DeepSeek 上线 deepseek-v4-pro 和 deepseek-v4-flash 的 API，用户保留原 base_url 只需更换模型名即可调用。
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DeepSeek 发布 V4 系列并公布旧模型退役时间，可用于评估现有 API 的迁移成本。
DeepSeek(@deepseek_ai)精选AI 评估 · 76/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 76/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 DeepSeek 发布 V4-Flash 模型
DeepSeek 发布 DeepSeek-V4-Flash，官方称其推理能力接近 V4-Pro，在简单 Agent 任务上与 V4-Pro 表现相当。该模型参数规模更小、响应更快，并提供高性价比的 API 定价。
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官方给出轻量版本与旗舰版本的推理对比和定价定位，读者可据此判断成本与能力的取舍。
DeepSeek(@deepseek_ai)精选AI 评估 · 86/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 86/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 DeepSeek-V4 Preview 正式发布并开源，支持 1M 上下文
DeepSeek-V4 Preview 正式上线并开源，主打低成本 1M 上下文长度。DeepSeek-V4-Pro 总参数 1.6T、激活 49B，官方称性能对标全球顶级闭源模型；DeepSeek-V4-Flash 总参数 284B、激活 13B，定位快速、高效、经济的选项。
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DeepSeek-V4 Preview 开源并给出两个版本的参数与 1M 上下文，可据此了解其开放程度与定位。
DeepSeek精选AI 评估 · 92/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 92/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 DeepSeek 发布并开源 DeepSeek-V4 预览版，标配 1M 上下文
DeepSeek 上线并同步开源 DeepSeek-V4 预览版，包含 DeepSeek-V4-Pro 与 DeepSeek-V4-Flash 两个版本，1M 上下文成为其所有官方服务标配。
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官方给出 V4 双版本的开源链接、API 与 1M 上下文配置，便于判断长上下文与 Agent 能力的实际边界。
Ahead of AI — Sebastian Raschka精选AI 评估 · 78/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 78/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 从 DeepSeek V3 到 V3.2：架构、稀疏注意力与 RL 更新
Sebastian Raschka 撰文梳理 DeepSeek V3 到 V3.2 的技术演进，核心变化是 V3.2 沿用 V3.2-Exp 的架构，加入 DeepSeek Sparse Attention（DSA）型稀疏注意力以降低长上下文下的训练与推理成本，注意力复杂度从 O(L²) 降到 O(Lk)，其中 k 在官方代码中设为 2048。
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梳理从 V3 到 V3.2 的架构与训练变化，读者可对照前代理解稀疏注意力和 RL 的具体改动。
DeepSeek精选AI 评估 · 88/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 88/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 DeepSeek 发布 V3.2 与 V3.2-Speciale 正式版，强化 Agent 与思考推理
DeepSeek 发布两个正式版模型 DeepSeek-V3.2 和 DeepSeek-V3.2-Speciale，网页端、App 与 API 均已升级为正式版 V3.2，Speciale 仅以临时 API 形式开放供评测研究。
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官方给出两个版本的定位与评测差异，读者可据此判断日常使用与高难度任务该选哪一个。
DeepSeek精选AI 评估 · 81/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 81/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 DeepSeek-V3.2-Exp 发布，训练推理提效，API 同步降价
DeepSeek 正式发布实验性模型 DeepSeek-V3.2-Exp，在 V3.1-Terminus 基础上引入 DeepSeek Sparse Attention 稀疏注意力机制，针对长文本训练和推理效率进行优化，公开评测集上表现与 V3.1-Terminus 基本持平。
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官方说明稀疏注意力机制在长文本训练推理上的提效路径，以及 API 降价带来的成本变化。
DeepSeek(@deepseek_ai)精选AI 评估 · 78/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 78/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 DeepSeek-V3-0324 发布：推理能力提升，改用 MIT 许可开源
DeepSeek 发布 DeepSeek-V3-0324，在推理性能、前端开发能力和工具调用能力上均有提升。官方建议非复杂推理任务直接使用 V3 并关闭 DeepThink，API 用法保持不变。该版本模型已在 Hugging Face 开源，采用与 DeepSeek-R1 相同的 MIT License。
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官方一次给出推理、前端开发与工具调用三项能力变化，并说明 API 不变、改用 MIT 许可，读者可据此判断接入成本。
DeepSeek(@deepseek_ai)精选AI 评估 · 84/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 84/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 DeepSeek 发布 DeepSeek-V3 模型
DeepSeek 发布 DeepSeek-V3，生成速度达 60 tokens/秒，比 V2 快 3 倍。官方称该版本能力增强，API 保持兼容，并开源模型与论文。
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原文给出 DeepSeek-V3 相对 V2 的生成速度提升与开源范围，可用于判断该版本的迭代幅度。