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【360在阿里云部署版】DeepSeek-R1 在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩 OpenAI o1 正式版。

DeepSeek-V3.2 的目标是平衡推理能力与输出长度，适合日常使用，例如问答场景和通用 Agent 任务场景。在公开的推理类 Benchmark 测试中，DeepSeek-V3.2 达到了 GPT-5 的水平，仅略低于 Gemini-3.0-Pro；相比 Kimi-K2-Thinking，V3.2 的输出长度大幅降低，显著减少了计算开销与用户等待时间。

DeepSeek V4.1 Flash 为 552B 参数的 MoE 模型，采用了全新的 Causal-Encoder-Decoder 结构，输入和输出不对称，输入激活只有 8B，输出激活 16B，成本显著低于已知的同尺寸模型。同时，V4.1 Flash 还采用了新的预训练方式、经过了更大规模的强化学习后训练，在基准测试中，成功超越了包括 DeepSeek V4 Pro 在内的一众旗舰模型的智能水平。

GLM-5.3-Flash 是 GLM-5 系列首个原生多模态模型，以极致低成本架构实现超越 GLM-5.2 的更强智能： GLM-5.3-Flash 总参数量 320B、激活参数量 18B，是首个采用稀疏注意力与线性注意力混合架构的开源前沿模型。在保持精准长上下文能力的同时，显著降低计算与服务成本。相比 GLM-5.3，其注意力计算量和 KV 缓存大小分别降低 3.01 倍和 4.44 倍。 视觉能力被原生融入 Coding 循环，使模型能够主动观察界面、渲染结果与交互反馈，并据此持续测试和改进。无论是前端开发、游戏构建、Blender 3D 场景，还是 BUA、CUA 驱动的真实环境操作，模型都能在代码、浏览器和图形界面之间协同完成任务。 GLM-5.3-Flash 进一步拓展至 Office、金融研究和专业文档等工作场景。它能够自主拆解复杂目标、调用合适工具、检查并优化输出，完成从研究分析、模型构建到 PPTX、PDF、DOCX、XLSX 成品交付的完整工作流。

GLM-5.3 是智谱最新旗舰模型，复杂软件工程与 Agent 任务能力全面进阶。它使用与 GLM-5.2 相同的基础模型——所有提升均来自后训练。与 GLM-5.2 相比，它在复杂编程和长程任务方面表现更加出色。 GLM-5.3 目前仅支持处理文本模态信息，支持 1M 上下文窗口，最大输出 Tokens 为 128K。 GLM-5.3 会始终启用思考功能，支持三个思考强度级别：low、high 和 max，并不再支持禁用思考功能。

Kimi K3 是 Kimi 迄今能力最强的旗舰模型，拥有 2.8 万亿参数，基于 KDA 混合线性注意力机制（Kimi Delta Attention）和注意力残差（Attention Residuals）技术构建，原生支持视觉理解，并拥有 100 万 token 上下文窗口。它是全球首个开源的 3 万亿级别模型，面向长程编程、知识工作和推理等前沿智能场景而设计。

GLM-5.2 是面向长任务时代的旗舰模型。支持真正可用的 1M 上下文，实测可承载项目级工程上下文，长程任务执行更稳定、工程规范遵循更可靠，开发场景成功率进一步提升。一次任务即可完成“从需求到多端可部署产物”的完整开发链路。

DeepSeek-V4 拥有百万字超长上下文，在 Agent 能力、世界知识和推理性能上均实现国内与开源领域的领先。 相比前代模型，DeepSeek-V4-Pro 的 Agent 能力显著增强。在 Agentic Coding 评测中，V4-Pro 已达到当前开源模型最佳水平，并在其他 Agent 相关评测中同样表现优异。

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