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DeepSeek 启动史上最大规模融资
10 月 22 日，据彭博社消息，DeepSeek 在最新一轮融资中筹集约 1000 亿元人民币，折合约 150 亿美元，投资方包括石溪资本、中芯聚源、CPE 源峰、君联资本、吉利等，老股东宁德时代、腾讯、IDG 资本、砺思资本、拾象资本继续跟投。有知情人士透露，本轮融资预计将在未来数日完成，最终财务细节仍可能调整。
对此，虎嗅就该轮融资具体信息向 DeepSeek 求证，截至发稿，DeepSeek 方面暂未回应。
有市场消息称，本轮投前估值约 5000 亿元，融资规模从原计划的 500 亿元增至约 1000 亿元，新老股东拟投资金额各占一半。自今年 4 月启动首轮融资、6 月底完成交割后，DeepSeek 随即在 7 月开启第二轮融资。若此次交易完成，其约半年内累计融资规模将达到 1500 亿元。
大额融资推进的同时，DeepSeek 也在明显加快模型迭代。
就在上周，10 月 17 日，DeepSeek 发布 V4.1-Flash-1017，更新重点是从零完成完整项目的能力。官方介绍，新版本通过带有自反馈的强化学习，改善端到端项目开发表现，并展示了故宫三维建模、网页赛车游戏等案例。这一更新延续了 V4.1-Flash 同时改善能力与推理效率的方向。
值得注意的是，9 月发布的 V4.1-Flash 采用新的因果编码器—解码器架构，总参数 5520 亿，输入和输出阶段分别激活 80 亿、160 亿参数。按照官方披露，其 KV 缓存所需的高带宽内存和 SSD 存储，分别降至上一代的四分之一和八分之一。
这意味着，对于需要反复读取上下文、调用工具并修改结果的 Agent，这类改进的意义在于降低完成任务的资源消耗。评估模型价值，也因此需要同时考察任务成功率、执行时间，以及完成一次任务要花多少钱。
与此同时，DeepSeek 的商业化成绩也较为可观。据报道，DeepSeek 按近期收入水平折算的 ARR 已达到 10 亿美元，增长部分来自模型提价。（ )
DeepSeek 最新一轮融资也恰好赶上国内模型发布周。
10 月 19 日，MiniMax 紧随 DeepSeek 之后，正式发布 M3.1 Flash，将升级重点放在 Agent 任务、编程、计算机操作等场景。按照官方披露，新模型在线推理速度达到此前的近三倍，使用成本降低 70%。接下来两周，月之暗面的 Kimi 和智谱的 GLM 也预计将迎来新一轮更新。
这轮竞争中，模型厂商普遍都希望在尽可能完成更多更复杂任务的同时降低成本。随着模型更多地用于编程和企业工作流程，执行效率、工具调用的可靠性和最终交付效果，都在影响开发者的选择。
模型厂商在海外的竞争则是更进一步延伸到了资本市场。据路透社 10 月 19 日报道，OpenAI 正在加快推进约 300 亿美元的新一轮融资，估值可能超过 1.4 万亿美元，希望赶在 Anthropic 预计的上市窗口前锁定投资者资金。
从估值的角度看，DeepSeek 虽然正在加速追赶海外模型巨头，但仍然有明显差距。
不过过去两周，海外市场对高估值的预期也出现了降温。据路透社 10 月 15 日报道，在 Anthropic 披露最新财务数据后，部分投资者开始讨论约 1.5 万亿美元的 IPO 估值，低于此前约 2 万亿美元的预期。其收入仍在增长，但增速放缓，以及不断扩大的 AI 基础设施投入，正在让投资者重新审视估值。
目前，相比于海外 SOTA 模型，国内模型厂商的优势仍然是性价比。而 DeepSeek 与国内模型厂商，似乎在短期内也只能继续以性价比这一优势，拉开与海外模型的差距。
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10 月 22 日，据彭博社消息，DeepSeek 在最新一轮融资中筹集约 1000 亿元人民币，折合约 150 亿美元，投资方包括石溪资本、中芯聚源、CPE 源峰、君联资本、吉利等，老股东宁德时代、腾讯、IDG 资本、砺思资本、拾象资本继续跟投。有知情人士透露，本轮融资预计将在未来数日完成，最终财务细节仍可能调整。
对此，虎嗅就该轮融资具体信息向 DeepSeek 求证，截至发稿，DeepSeek 方面暂未回应。
有市场消息称，本轮投前估值约 5000 亿元，融资规模从原计划的 500 亿元增至约 1000 亿元，新老股东拟投资金额各占一半。自今年 4 月启动首轮融资、6 月底完成交割后，DeepSeek 随即在 7 月开启第二轮融资。若此次交易完成，其约半年内累计融资规模将达到 1500 亿元。
大额融资推进的同时，DeepSeek 也在明显加快模型迭代。
就在上周，10 月 17 日，DeepSeek 发布 V4.1-Flash-1017，更新重点是从零完成完整项目的能力。官方介绍，新版本通过带有自反馈的强化学习，改善端到端项目开发表现，并展示了故宫三维建模、网页赛车游戏等案例。这一更新延续了 V4.1-Flash 同时改善能力与推理效率的方向。
值得注意的是，9 月发布的 V4.1-Flash 采用新的因果编码器—解码器架构，总参数 5520 亿，输入和输出阶段分别激活 80 亿、160 亿参数。按照官方披露，其 KV 缓存所需的高带宽内存和 SSD 存储，分别降至上一代的四分之一和八分之一。
这意味着，对于需要反复读取上下文、调用工具并修改结果的 Agent，这类改进的意义在于降低完成任务的资源消耗。评估模型价值，也因此需要同时考察任务成功率、执行时间，以及完成一次任务要花多少钱。
与此同时，DeepSeek 的商业化成绩也较为可观。据报道，DeepSeek 按近期收入水平折算的 ARR 已达到 10 亿美元，增长部分来自模型提价。（ )
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这轮竞争中，模型厂商普遍都希望在尽可能完成更多更复杂任务的同时降低成本。随着模型更多地用于编程和企业工作流程，执行效率、工具调用的可靠性和最终交付效果，都在影响开发者的选择。
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从估值的角度看，DeepSeek 虽然正在加速追赶海外模型巨头，但仍然有明显差距。
不过过去两周，海外市场对高估值的预期也出现了降温。据路透社 10 月 15 日报道，在 Anthropic 披露最新财务数据后，部分投资者开始讨论约 1.5 万亿美元的 IPO 估值，低于此前约 2 万亿美元的预期。其收入仍在增长，但增速放缓，以及不断扩大的 AI 基础设施投入，正在让投资者重新审视估值。
目前，相比于海外 SOTA 模型，国内模型厂商的优势仍然是性价比。而 DeepSeek 与国内模型厂商，似乎在短期内也只能继续以性价比这一优势，拉开与海外模型的差距。
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