DeepSeek-V4 Pro 正式上线 Together AI
Together AI 宣布在其云平台上线 DeepSeek-V4 Pro，无服务器推理支持 512K tokens 上下文，专属基础设施支持完整 1M 上下文。
推荐理由：原文给出了超大参数混合专家模型的上下文分级部署与缓存计费细节，为长上下文长链条任务提供了工程选型参考。
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Ahead of AIAI 评分6262 现代大语言模型注意力变体图解指南：从 GQA、MLA 到混合注意力架构
Sebastian Raschka 发布现代大语言模型注意力机制图解指南，系统盘点并对比了近年主流开源模型采用的核心架构演进。文章详细拆解了多头注意力（MHA）、分组查询注意力（GQA）、多头潜在注意力（MLA）、滑动窗口注意力（SWA）及 DeepSeek 稀疏注意力（DSA）在 KV cache 占用与建模能力上的权衡。
Ahead of AIAI 评分6767 Sebastian Raschka 盘点 2026 年初 10 款开源权重 LLM 架构演进
Sebastian Raschka 盘点了 2026 年 1 至 2 月发布的十余款开源权重模型架构，重点剖析了混合注意力、专家混合与多 Token 预测等设计差异。分析涵盖 Kimi K2.5、GLM-5、Qwen3.5 等模型对 MLA、Gated DeltaNet 和稀疏注意力的应用演进。文章指出开源模型在模型性能之外，正加速转向针对长上下文与推理吞吐的架构效率优化。
Together AI Blog精选AI 评分6666 Together AI 探究大模型在无明确提示词时的固有生成行为
Together AI 研究发现，在移除对话模板和具体指令的近无约束生成条件下，各大语言模型会展现出截然不同的知识先验与语义偏好。其中 GPT-OSS 输出中编程与数学占比超 50% 且深度更高，Llama 偏向文学叙事，DeepSeek 产生宗教内容比例较高，Qwen 则频繁生成考试选择题。研究还指出无约束下的退化文本具有明显结构特征，甚至暴露出潜在的个人隐私泄露风险。
推荐理由：研究通过移除提示词约束揭示了各模型家族固有的主题偏好与退化模式，为模型行为审计和隐私泄漏检测提供了新视角。
Ahead of AIAI 评分7070 Sebastian Raschka 复盘 2025 年大语言模型：进展、瓶颈与未来预测
AI 研究员 Sebastian Raschka 发布 2025 年大语言模型年度复盘，系统梳理了以 RLVR 和 GRPO 为代表的推理模型演进、架构效率优化与基准刷榜等关键趋势。
Ahead of AI精选AI 评分8585 从 DeepSeek V3 到 V3.2：架构、稀疏注意力和强化学习技术解析
Sebastian Raschka 梳理了 DeepSeek 从 V3 到 V3.2 的技术演进路径与训练细节。V3.2 在原有 MLA 架构基础上引入 DeepSeek 稀疏注意力（DSA），将注意力计算复杂度降至线性，并结合 DeepSeekMath V2 的自验证与自精炼机制提升推理能力。
推荐理由：文章拆解了 DSA 稀疏注意力与强化学习修正细节，为关注长文本效率和推理训练落地的工程团队提供了对照参考。