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8月21日消息，多模态视觉理解模型DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp已上线DeepSeek API平台，支持Chat Completions、Messages、Responses三种格式调用。
在图像理解方面，DeepSeek-v4-flash-vision-exp模型支持在文本之外输入图片，并让模型描述图片、识别截图中的文字、分析图表等。
价格方面，百万tokens输入缓存命中为0.05元起，缓存未命中1.5元起；百万tokens输出4.5元起。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：三言科技)
8月21日消息，DeepSeek对其大模型工具链进行了高强度迭代，正式将DeepSeek Harness升级至0.1.1-rc.1版本。此次更新最大的亮点，是在原有的DeepSeek V4Flash及V4Pro模型基础之上，重磅新增了全新的视觉模型体验版——V4Flash Vision-Exp。
就在前一日发布的v0.1.0-rc.8版本中，DeepSeek Harness已经率先打通了多模态核心能力。通过支持配置原生图片请求，系统的/goal、/plan等关键指令正式实现图文混合输入。这意味着，用户现在可以直接将工作截图和具体需求同时发送，让AI智能体（Agent）直接“看图干活”，大幅简化了开发与操作流程。
虽然此前DeepSeek在网页端已提供体验不错的识图模式，但将其深度整合并落地到开发工具链中，标志着V4Flash Vision-Exp彻底补全了多模态处理的最后一块拼图。对于开发者而言，只需通过指定npm命令进行升级，即可抢先体验这一兼具速度与准确度的全新视觉模型能力。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 正式上线 DeepSeek API 开放平台
这款实验性多模态模型在文本能力上比肩 DeepSeek-V4-Flash——涵盖智能体（Agents）、逻辑推理以及世界知识。 在多模态智能体基准测试中，V4-Flash-Vision-Exp 相比 V4-Flash 实现了大幅飞跃，使多模态智能体性能逼近 Opus-4.8。
现指定参数
—— DeepSeek
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
这款实验性多模态模型在文本能力上比肩 DeepSeek-V4-Flash——涵盖智能体（Agents）、逻辑推理以及世界知识。 在多模态智能体基准测试中，V4-Flash-Vision-Exp 相比 V4-Flash 实现了大幅飞跃，使多模态智能体性能逼近 Opus-4.8。
现指定参数
model='deepseek-v4-flash-vision-exp' 进行体验。今天同步发布的 DeepSeek Harness 0.1.1 已开箱即用支持该新模型。—— DeepSeek
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
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雷鸟创新（RayNeo）在2026雷鸟AI眼镜新品发布会上推出全新iO系列，首款产品雷鸟iO定位“人类增强AI眼镜”，售价2499元，首发到手价1996元起，支持0至1000度近视配镜，已在京东、天猫、抖音及线下眼镜渠道开售。Counterpoint与IDC数据显示，雷鸟创新2026年第一季度位居中国及全球AR眼镜出货量第一。
雷鸟iO采用双目显示架构和蓝湖光波导，OC区域透过率93%，非显示区超过98%，入眼亮度1800尼特，支持等效33英寸画面及DC调光。整机采用镁铝合金前框和钛合金镜腿，重量34克，配备体积小于一颗红豆的“萤火光引擎Nano”。产品支持Smart Crown智能旋钮、点头确认和摇头取消，并可显示天气、日程、待办等信息。
AI能力方面，雷鸟iO首批接入DeepSeek V4Pro和千问3.7Max，后续将支持Kimi K3及自研RayNeo AI大模型，续航最长两天。RayNeo全天候记忆引擎可处理声音、位置等信息，形成24小时上下文，并自动生成每日总结;实时提示功能还能识别对话中的问题并将参考答案显示在镜片上。产品还支持55种语言及109种口音翻译，以及AI提词器。
隐私方面，雷鸟iO采用无摄像头设计，录音、翻译等功能启动时隐私指示灯同步亮起且无法通过软件关闭。全天智记原始对话先在设备端匿名化、脱敏，用户可导出、迁移或彻底删除数据。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
Investigating service degradation
Aug 21, 09:20 UTC
Investigating - We are investigating a service degradation affecting some non-fast Grok-4.6 sessions.
Users may experience failures in sessions with attached images.
via Cursor Status - Incident History
Aug 21, 09:20 UTC
Investigating - We are investigating a service degradation affecting some non-fast Grok-4.6 sessions.
Users may experience failures in sessions with attached images.
via Cursor Status - Incident History
Files API 让你上传图片，之后通过
● 在多个请求中复用同一张图片，无需重复上传。
● 发送会超过 48 MiB 请求体限制或 32 MiB 单图内联限制的图片（见 图像理解：限制）。
上传的文件与
支持的格式：JPEG、PNG、GIF、WebP。格式由文件实际内容判断。
以下示例的
----------------------
上传文件
通过
表单字段：
响应描述了已存储的文件：
只有在上传时设置了有效期，
----------------------
列出文件
查询参数：
响应为分页列表：
----------------------
查询文件信息
----------------------
删除文件
----------------------
在对话请求中使用已上传的文件
使用
文件归属于你的 API key，可被任一 API 家族引用。注意：通过 Anthropic 兼容
与内联（base64）图片不同，通过
----------------------
Anthropic 兼容 Files API
同样的文件操作也可通过 Anthropic 兼容端点使用，
端点位于
这些端点（
Anthropic 兼容端点返回的文件对象形如：
使用
删除文件返回
----------------------
限制
via DeepSeek 新闻
file_id 引用。推荐在以下场景使用：● 在多个请求中复用同一张图片，无需重复上传。
● 发送会超过 48 MiB 请求体限制或 32 MiB 单图内联限制的图片（见 图像理解：限制）。
上传的文件与
deepseek-v4-flash-vision-exp 模型配合使用。如何在对话请求中引用已上传的文件，请参考 图像理解。支持的格式：JPEG、PNG、GIF、WebP。格式由文件实际内容判断。
以下示例的
base_url 为 https://api.deepseek.com。----------------------
上传文件
通过
multipart/form-data 请求向 POST /files 上传文件。单个文件最大 64 MiB，上传需在 10 分钟内完成。表单字段：
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="<DeepSeek API Key>", base_url="https://api.deepseek.com")
with open("image.jpg", "rb") as f:
uploaded = client.files.create(file=f, purpose="user_data")
print(uploaded.id) # file-api-xxxxxxxxxxxxxxxx
curl https://api.deepseek.com/files \
-H "Authorization: Bearer <DeepSeek API Key>" \
-F purpose="user_data" \
-F file="@image.jpg"
响应描述了已存储的文件：
{
"id": "file-api-xxxxxxxxxxxxxxxx",
"object": "file",
"bytes": 102400,
"created_at": 1700000000,
"filename": "image.jpg",
"purpose": "user_data",
"expires_at": 1700003600
}
只有在上传时设置了有效期，
expires_at 才会出现。----------------------
列出文件
files = client.files.list()
for f in files.data:
print(f.id, f.filename)
curl https://api.deepseek.com/files \
-H "Authorization: Bearer <DeepSeek API Key>"
查询参数：
响应为分页列表：
{
"object": "list",
"data": [
{
"id": "file-api-xxxxxxxxxxxxxxxx",
"object": "file",
"bytes": 102400,
"created_at": 1700000000,
"filename": "image.jpg",
"purpose": "user_data"
}
],
"first_id": "file-api-xxxxxxxxxxxxxxxx",
"last_id": "file-api-xxxxxxxxxxxxxxxx",
"has_more": false
}
----------------------
查询文件信息
info = client.files.retrieve("file-api-xxxxxxxxxxxxxxxx")
print(info.filename, info.bytes)
curl https://api.deepseek.com/files/file-api-xxxxxxxxxxxxxxxx \
-H "Authorization: Bearer <DeepSeek API Key>"
----------------------
删除文件
client.files.delete("file-api-xxxxxxxxxxxxxxxx")
curl -X DELETE https://api.deepseek.com/files/file-api-xxxxxxxxxxxxxxxx \
-H "Authorization: Bearer <DeepSeek API Key>"
{
"id": "file-api-xxxxxxxxxxxxxxxx",
"object": "file",
"deleted": true
}
----------------------
在对话请求中使用已上传的文件
使用
file 内容块引用返回的 file_id：response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v4-flash-vision-exp",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": "这张图片里有什么？"},
{"type": "file", "file_id": "file-api-xxxxxxxxxxxxxxxx"},
],
}
],
)
print(response.choices[0].message.content)
文件归属于你的 API key，可被任一 API 家族引用。注意：通过 Anthropic 兼容
/messages 端点引用文件时需携带 anthropic-beta: files-api-2025-04-14 请求头。与内联（base64）图片不同，通过
file_id 引用的文件不受 32 MiB 单图限制，请求中单张最大 64 MiB。file 块也可以通过 file_data 以 base64 形式内联携带图片，替代 file_id（二者互斥）。使用 file_data 时还可设置 filename；filename 不能与 file_id 同时出现。----------------------
Anthropic 兼容 Files API
同样的文件操作也可通过 Anthropic 兼容端点使用，
base_url 为 https://api.deepseek.com/anthropic。所有请求必须带请求头 anthropic-beta: files-api-2025-04-14。端点位于
/anthropic/v1/ 路径下：Anthropic SDK 设置上述 base URL 时会自动补上 /v1；直接用 curl 等裸 HTTP 客户端时需要写完整路径。这些端点（
POST /anthropic/v1/files、GET /anthropic/v1/files、GET /anthropic/v1/files/{file_id}、DELETE /anthropic/v1/files/{file_id}）遵循 Anthropic Files API 的形态，与上文 OpenAI 兼容版本存在差异：Anthropic 兼容端点返回的文件对象形如：
{
"id": "file-api-xxxxxxxxxxxxxxxx",
"type": "file",
"size_bytes": 102400,
"created_at": "2026-01-01T00:00:00+00:00",
"filename": "image.jpg",
"mime_type": "image/jpeg"
}
使用
after_id / before_id 游标列出文件：curl "https://api.deepseek.com/anthropic/v1/files?limit=20" \
-H "x-api-key: <DeepSeek API Key>" \
-H "anthropic-beta: files-api-2025-04-14"
{
"data": [
{
"id": "file-api-xxxxxxxxxxxxxxxx",
"type": "file",
"size_bytes": 102400,
"created_at": "2026-01-01T00:00:00+00:00",
"filename": "image.jpg",
"mime_type": "image/jpeg"
}
],
"first_id": "file-api-xxxxxxxxxxxxxxxx",
"last_id": "file-api-xxxxxxxxxxxxxxxx",
"has_more": false
}
删除文件返回
{ "id": "...", "type": "file_deleted" }。----------------------
限制
via DeepSeek 新闻
🤖deepseek-v4-flash-vision-exp 已上线 DeepSeek API，文档、定价暂未公布
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OpenAI近日进一步开放Codex Harness相关核心能力，将驱动Codex不同产品形态的智能体运行框架向开发者开放。Codex Harness是Codex背后的核心Agent运行环境，负责连接模型、用户与工具，并管理任务执行、上下文、会话及代码操作等流程。OpenAI此前已将Codex CLI及相关核心代码开源，并持续完善Harness和App Server能力。
从架构来看，Codex Harness并非单纯的代码生成工具，而是完整的Agent执行框架。其核心包括Agent Loop、线程生命周期与持久化、配置及身份认证、工具执行和扩展机制等。通过Codex App Server，开发者可使用双向JSON-RPC协议将Harness接入不同客户端，并获得实时事件流，从而构建IDE、桌面应用及其他定制化Agent产品。
目前，Codex Harness已支撑Codex Web、CLI、IDE扩展及macOS应用等多种使用场景。OpenAI此前还公开分享“全由Codex编写代码”的Harness工程实践:一个内部产品在约5个月内形成约100万行代码，并完成约1500个Pull Request，团队核心理念从“人工编写代码”转向“人类设定目标、Agent执行”。
此次进一步开放Harness，意味着AI编程竞争正从模型能力延伸至Agent运行时、工具调用、上下文管理和工程反馈闭环。随着底层Harness逐渐标准化，开发者能够在Codex核心Agent能力之上构建更加丰富的专业化AI编程与软件工程工作流。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
Tibo 表示，Codex 使用限制不会在未与社区沟通且不透明的情况下调整。调查显示，许多受影响用户使用 sub2api；将订阅转成 API 流量后转供或共享给多人不受支持，并会被反欺诈系统标记。
通过 Sign in With ChatGPT 使用订阅不受影响，官方客户端及支持该登录方式的 Pi、OpenCode 等开源客户端均可使用。
Tibo(@thsottiaux)
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OpenAI 在 API 中为 GPT-Image-2 推出透明背景预览功能，可生成放置在任意背景上的可复用素材，适用于产品图、平面设计、网站原型和营销活动。
OpenAI Developers(@OpenAIDevs)
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↩️ 继 Anthropic 后，Amazon 也被曝购书扫描训练 AI，纸质书扫描后被销毁
继 Anthropic 后，Amazon 也被曝购书扫描训练 AI，纸质书扫描后被销毁
404 Media 调查发现，亚马逊正在大规模购买图书、扫描用于 AI 训练，并在此过程中销毁书籍。调查人员将追踪装置放入一本稀有书，最终追踪到其位于内华达州拉斯维加斯的亚马逊仓库。该仓库员工称，他们接收大量印刷书籍后剪掉装订以加快扫描，书页随即被销毁。
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🤖 文件披露：Anthropic 砍书扫描数百万册训练 Claude，曾涉 LibGen 下载被罚 15 亿美元 《华盛顿邮报》披露，Anthropic 内部文件称其在 2024 年启动“Project Panama”，通过切掉书脊“破坏性扫描”数百万本实体书，投入数千万美元，用于训练 Claude 等模型，并强调“不想让外界知道”。 作者集体诉讼文件还称其曾下载 LibGen 等“影子图书馆”盗版数据；法官认为扫描训练可属合理使用，但获取方式可能侵权。Anthropic 已在 2025 年 8 月以…
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