7月16日晚，安徽箱包上市公司开润股份发布公告称，其子公司出资4000万元参与基金，间接获得DeepSeek约0.0114%股权。按该基金29亿元获0.8265%股权推算，DeepSeek估值约3509亿元。同日，汤臣倍健也公告确认间接投资DeepSeek。DeepSeek未主动披露融资信息，其身价却意外被传统企业的合规披露“揭秘”。此外，路透社曾报道其上一轮估值约4500亿元，目前DeepSeek正计划启动目标估值5000亿元的新一轮融资，并初步讨论年内申请科创板IPO的可能。

【估值4800亿！DeepSeek火速开启二轮融资，最快明年IPO】距首轮融资结束仅六周，DeepSeek已启动第二轮融资，融资前估值飙升至710亿美元（约4800亿元人民币），较上轮大涨37%。据悉，新一轮资金将重点用于自建GW级数据中心、采购AI芯片及研发Agent系统，以应对暴增的算力需求。同时，DeepSeek正秘密研发自研AI推理芯片，并已着手筹备IPO，目标2027年上市，最快今年底递交申请。创始人梁文锋身价增至360亿美元，公司正加速扩张冲击全球AI巨头！

7月14日，DeepSeek更新官方API文档，发布thinking mode与tool call结合使用样例。此次更新的关键在于reasoning_content字段：在工具调用场景下，该字段记录的模型中间推理内容不再是可选的调试信息，必须完整保留并在后续请求中回传，否则将触发400错误。这标志着Agent开发的核心难点正从“模型调用工具”转向复杂的“系统状态管理”。开发者需升级Agent架构，提升对中间状态、上下文及多模型适配的精细化管理能力，增强系统可观测性，以确保Agent在多轮推理与复杂任务中的稳定运行。

据路透社7月7日消息，中国AI公司DeepSeek正秘密研发自研AI推理芯片，旨在降低对英伟达的依赖。该项目约一年前启动，现处早期阶段，已与多家设计及代工厂接洽，工程师招聘全程保密。随着AI算力需求向推理倾斜，自研芯片可大幅降低成本，DeepSeek也已在算法层面为硬件协同做好铺垫。支撑此战略的是其今年6月完成的约510亿元首轮融资，资金将用于芯片自研、扩建国产算力中心及扩充人才。目前，公司正同步推进内蒙古乌兰察布等地的数据中心建设，加速向软硬一体的AI巨头转型。

7月7日，据海外媒体报道，知名AI企业DeepSeek正在开发自主AI芯片，旨在减少对英伟达等公司的依赖。知情人士透露，该自研芯片主要面向推理任务而非模型训练，相关工作约一年前已启动，目前已与芯片设计、代工制造及存储等外部合作伙伴接洽。针对此事，DeepSeek官方暂未直接回应，其大模型表示暂无更多信息透露，但强调公司正持续探索更优工程方案，以降低推理成本、提升服务效率。此举或标志着其在算力自主方面迈出关键一步。

近日，前华为首批“天才少年”、Pine AI首席科学家李博杰在社交平台发“避雷帖”，公开吐槽DeepSeek招聘极不专业。他控诉DeepSeek笔试后半月无反馈，催促后才安排面试；面试官不仅迟到、态度轻佻，还因其使用双屏质疑其“作弊”并威胁终止面试。感到被冒犯的李博杰愤而终止流程并曝光此事。据悉，DeepSeek近期正处大规模扩张与社招期，虽学历筛选极严，但面试体验与HR资源似未跟上扩张步伐。目前DeepSeek尚未对此事作出回应。该事件引发网络热议，折射出明星大模型公司在高速扩张期的招聘管理挑战。

近日，梁文锋署名的DeepSeek新论文DSpark引发业界热议。Fireworks AI CTO将其核心精髓总结为系统工程与模型协同设计。DSpark巧妙融合并行与串行推测解码技术，通过引入轻量级马尔可夫头、硬件感知调度及在线自适应校准等创新，成功实现单用户推理速度提升85%，高并发场景有效吞吐翻4倍。目前，其配套的DeepSpec全栈训练库已在GitHub开源并斩获1.4k Star，全面支持Qwen3等外部模型。该方案打通了算法、调度与硬件适配的端到端闭环，为大模型推理加速提供了极具价值的新范式。

受Anthropic今年4月发布Claude Mythos的刺激，DeepSeek创始人梁文锋意识到必须储备算力“弹药”并开启融资。本周四DeepSeek宣布完成74亿美元融资，梁文锋个人出资约30亿美元。融资后，约300人的团队将至少翻倍扩招，并设立员工持股计划。目前DeepSeek正加紧适配华为芯片，虽致15个月未发新模型，但梁文锋坚持开源、低价与专注AGI，强调“AI不应被少数人控制”。市场端，其今年4月发布的V4模型在Vercel平台用量份额已飙升至17%稳居第三，轻量版价格优势显著。

2026年6月27日，DeepSeek联合北京大学正式发布DSpark推理加速框架，并开源全栈推测性解码框架DeepSpec。这是其完成500亿融资后的首个开源成果。DSpark通过引入推测性解码模块优化工程落地，核心创新在于采用半自回归生成架构解决“后缀衰减”问题，并结合置信度调度验证杜绝算力浪费。实测显示，在DeepSeek-V4系列两款模型上，DSpark将单用户生成速度大幅提升60%至85%，且在高并发下保持稳定。目前相关论文、代码及模型已全面开源，大幅降低推理优化门槛，助力中小开发者低成本实现高速大模型推理。

近日，微软宣布AI Agent系统Copilot Cowork全球正式上线，并打破固定订阅模式，引入按量计费机制。同时，微软正评估将中国大模型DeepSeek V4作为低成本选项引入该系统，这或成美国大厂首次在核心企业级AI产品中引入中国大模型。随着Agent模式普及，AI算力成本激增且模型价格分化严重。为此，微软构建多模型生态与分层路由系统：复杂任务调用GPT等旗舰模型，常规任务使用DeepSeek等低成本模型，在保障安全与质量的同时有效控制成本。此举标志着AI行业竞争正从“模型能力竞赛”转向“成本工程化能力”竞赛，在可控成本下释放系统效能已成为AI下半场的核心焦点。