#deepseek

DeepSeek publishes its method for training AI agents at scale

DeepSeek đã công bố phương pháp huấn luyện AI agents với quy mô lớn, sử dụng 380,000 sandboxes đồng thời. Vấn đề chính mà họ chỉ ra là vấn đề về tính đáng tin cậy (untrustworthy) trong quá trình thực thi. Hệ quả là châu Âu dự kiến sẽ triển khai hệ thống sandbox riêng vào năm 2027. Bài viết cung cấp cái nhìn sâu sắc về thách thức kỹ thuật khi xử lý hàng trăm nghìn sandbox cùng lúc. Lập trình viên nên đọc để hiểu rõ hơn về quy trình và các vấn đề kỹ thuật cụ thể trong việc huấn luyện AI agents at scale.

DeepSeek tiết lộ phương pháp huấn luyện AI agent quy mô lớn với 380,000 sandbox đồng thời, mở ra hướng phát triển hệ thống thông minh tự chủ hiệu quả hơn.

A Gentle Introduction to Model Distillation

Model distillation phương pháp nén khả năng của mô hình teacher lớn vào một student nhỏ hơn, ban đầu qua training trên soft probability distributions và temperature scaling, nay cho LLMs chủ yếu qua synthetic data generation, feature matching hoặc logit matching. Mặc dù distillation đã trở thành tiêu chuẩn (ví dụ Llama 3.1 405B của Meta được cấp phép rõ ràng cho mục đích này), năm 2026 chứng kiến các tranh chấp lớn khi OpenAI cáo buộc DeepSeek, Anthicism cáo buộc Qwen (Alibaba) và báo cáo về việc truy cập tài khoản giả để khai thác Claude, cùng Google can thiệp các tấn công vào Gemini. Chưa có kiểm toán pháp y hay phán xét tòa án nào giải quyết được các cáo buộc này, và xung đột cơ bản giữa việc mô hình bị bộc lộ qua API và được bảo vệ khỏi sao chép vẫn chưa được giải quyết.

Bài này giúp lập trình viên hiểu rõ thực trạng pháp lý và kỹ thuật của mô hình model distillation trong bối tranh tranh bản quyền công nghệ AI.

AI inference is obviously profitable

Phân tích chi phí sơ lược cho thấy suy luận (inference) AI thực sự sinh lời, với chi phí ước tính khoảng 1 USD cho mỗi triệu token đầu ra, thấp hơn nhiều so với mức giá 4,5 USD trở lên của các nhà cung cấp như OpenAI, qua đó đạt biên lợi nhuận gộp 70–80%. Suy luận AI có lợi nhuận, nhưng các phòng thí nghiệm AI như OpenAI và Anthropic sử dụng khoản lợi nhuận này để bù đắp chi phí đào tạo mô hình tốn kém.

Là người phát triển muốn tối ưu chi phí cho ứng dụng AI của mình, bài viết này giúp bạn hiểu rõ về lợi nhuận thực tế của quá trình inference AI, từ đó có thể xây dựng mô hình kinh doanh hiệu quả và tránh bỏ lỡ cơ hội tiết kiệm chi phí mà không phụ thuộc vào sự hỗ trợ từ các công ty lớn.

RunWhale Turns a Phone Into an Agent Coding Workspace

RunWhale cho phép người dùng bắt đầu một dự án, để một Agent chỉnh sửa mã và chạy kết quả trực tiếp trên điện thoại đang trong tay. Điều này giải quyết vấn đề mà nhiều lập trình viên gặp khi muốn thử Agent coding: cần cài đặt môi trường phức tạp trên máy tính cá nhân. Bằng cách đóng gói toàn bộ công cụ cần thiết vào một ứng dụng di động, RunWhale loại bỏ nhu cầu thiết lập thủ công và cung cấp một không gian làm việc liền mạch trên thiết bị đã có. Kết quả là, lập trình viên có thể thực hiện quy trình mã hóa hoàn chỉnh mà không cần phụ thuộc vào laptop hoặc máy để bàn, tăng tính linh hoạt và giảm thời gian chuẩn bị. Điều đáng học từ đây là việc tận dụng ảo hóa và các agent AI trên thiết bị di động có thể mở rộng khả năng phát triển phần mềm ra ngoài môi trường làm việc truyền thống.

RunWhale biến điện thoại thành môi trường lập trình với Agent, cho phép khởi tạo, chỉnh sửa và chạy dự án bất cứ lúc nào.

What Is Reasoning

Reasoning traces là quá trình ghi lại và phân tích các bước logic, suy luận trong quá trình giải quyết vấn đề của mô hình AI, giúp hiểu rõ cách mô hình đưa ra quyết định.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tracing logic giúp debug và tối ưu hóa mã bằng cách theo dõi các quyết định điều kiện, vòng lặp và dữ liệu thực tế trong quá trình chạy chương trình.

A Beijing bar swapped free Wi-Fi for free DeepSeek tokens

Quán bar AGI Bar ở khu công nghệ Trung Quan Thôn, Bắc Kinh cung cấp token DeepSeek miễn phí thay vì Wi-Fi, tự vận hành mô hình trên hai máy trạm Nvidia. Đây là biểu tượng cho sự bùng nổ AI tại Trung Quốc và những lo ngại về bong bóng công nghệ.

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các công ty và cộng đồng AI đang chuyển đổi từ cơ sở hạ tầng truyền thống sang mô hình tự chủ, tự động hóa bằng các mô hình ngôn ngữ lớn, và xem xét những thách thức về chi phí, hiệu suất cũng như tương lai của các nền tảng AI mở trong thời đại phát triển nhanh chóng của công nghệ.

Grok 4.6 & Grok Bot at the frontier, DeepSeek v4 Pro GA, Meta opens Muse Glimmer and promises spark, Gemini gives us 3.7 flash instead of Pro & more AI news

Tuần này có nhiều cập nhật AI đáng chú ý: Grok 4.6 và Grok Bot ra mắt, DeepSeek v4 Pro chính thức ra mắt, Meta giới thiệu Muse Glimmer và hứa hẹn Spark, trong khi Gemini thay thế Pro bằng phiên bản Flash 3.7. Ngoài ra, Coreweave giới thiệu buổi thảo luận ThursdAI với đại diện từ NVIDIA, Artificial Analysis và Cursor/SpaceXAI.

Lập trình viên nên đọc bài này vì nó cung cấp những thông tin mới nhất về tiến bộ AI hiện tại, bao gồm các mô hình như Grok 4.6 và DeepSeek v4 Pro, giúp bạn cập nhật kiến thức để tối ưu hóa công cụ AI trong phát triển phần mềm hiệu quả.

DeepSeek built a Claude Code rival, then quadrupled its prices

DeepSeek tăng giá mô hình V4-Pro lên 3,96 USD mỗi triệu token vào thời điểm cao điểm và tung ra phiên bản mã nguồn mở cạnh tranh trực tiếp với Claude Code của Anthropic.

Lập trình viên nên theo dõi để cập nhật về xu hướng giá và tính năng mới của các mô hình AI hỗ trợ mã, giúp họ đánh giá hiệu quả sử dụng và lựa chọn công cụ phù hợp cho dự án của mình.

DeepSeek V4 Pro now runs updated weights on AI Gateway

DeepSeek V4 Pro trên Vercel AI Gateway đã cập nhật weights mặc định, các yêu cầu hiện tại tự động sử dụng phiên bản mới mà không cần thay đổi code, trong khi model ID cũ vẫn giữ nguyên phiên bản cũ.

Lập trình viên phát triển ứng dụng AI nên đọc để hiểu cách tối ưu hóa quy trình triển khai mô hình AI mới nhất mà không cần thay đổi mã, giúp tiết kiệm thời gian và công sức trong việc cập nhật và deploy.

Can Jev replace your LLM judge? Evaluating quality, cost, and latency

Compare Jev with GPT, Claude, and DeepSeek as an LLM judge using MLflow across quality, cost, and latency.

Why not use DeepSeek Flash for everything? · Los Techies

An AI-assisted coding practitioner reflects on how dramatically cheap coding models have improved since mid-2025, when only top-tier models like GPT-4 and Sonnet 3.5 were usable via early tooling harnesses like Brokk. Today, cheap models like DeepSeek Flash 4.1 reportedly beat larger models like 'Sol' on internal benchmarks despite being a fraction of the size. The author now favors DeepSeek Flash V4.1 for most tasks, plans to drop premium subscriptions to Anthropic, Z.ai, and OpenAI, and argues model choice should now hinge on vendor trust and data practices rather than raw capability, though top models remain useful for the hardest problems.

DeepSeek to brief UN Security Council on AI risks this week, Reuters reports

DeepSeek sẽ tham gia vào buổi trình bày về rủi ro AI tại Hội đồng Bảo mật Liên Hợp Quốc trong tuần này, cùng với OpenAI và Anthropic. Sự kiện này đánh dấu sự tham gia của một công ty Trung Quốc vào các cuộc thảo luận toàn cầu về an ninh AI. Các công ty này đã được mời để chia sẻ chuyên môn về các mối đe dọa tiềm tàng từ AI đối với hòa bình và an ninh quốc tế. Cuộc họp này phản ánh xu hướng ngày càng tăng trong việc điều chỉnh các công ty lớn trong lĩnh vực AI, không chỉ là các chính phủ, trong việc hình thành chính sách toàn cầu. Điều này cho thấy tầm quan trọng ngày càng tăng của việc các nhà phát triển AI hiểu và tham gia vào các cuộc thảo luận về tác động xã hội và an ninh của công nghệ họ tạo ra.

Bài viết giúp bạn hiểu các công ty hàng đầu như DeepSeek đang cùng chia sẻ rủi ro AI với Hội đồng Bảo an Liên Hợp Quốc.

Open-weight models now handle a majority of tokens on Vercel’s AI Gateway. But Anthropic still takes 64% of the spend.

Open-weight models chiếm 56% tổng token lượng xử lý trên Vercel's AI Gateway vào tháng 8, tăng từ chỉ 7% vào tháng 12. Nguyên nhân kỹ thuật là sự phát triển nhanh chóng của các mô hình open-source có hiệu suất cạnh tranh. Tuy nhiên, Anthropic vẫn chiếm 64% tổng chi tiêu, cho thấy chênh lệch giữa mức độ sử dụng và chi phí. Điều đáng học là các nhà phát triển đang ưa chuộng open-weight models nhờ tính linh hoạt, mặc dù các closed-source models vẫn dẫn về mặt doanh thu.

Bài này cung cấp dữ liệu thực tế về xu hướng sử dụng open-weight models và chi phí thực tế trên Vercel AI Gateway, giúp lập trình viên có quyết định đầu tư AI phù hợp.

Where I try to write daily

A byte size blog about tech and its effect on people. Learn about tech and how to navigate the workplace as an software developer.

DeepSeek is hiring 150 engineers, and none of them will touch a model

DeepSeek announced 150 backend engineering roles to scale DSec, the sandbox system running hundreds of thousands of concurrent agent environments on a single cluster.

OpenCode + DeepSeek V4: The Budget Combo That Doesn't Feel Like a Budget Combo

I've spent the last few weeks running most of my daily coding work through OpenCode wired to DeepSeek V4, both Pro and Flash. Not as an experiment, as my actual default setup. And the thing that keeps surprising me is how rarely I miss Claude or GPT for everyday tasks, while paying a fraction of the price.

DeepSeek plans large Huawei chip order for new Inner Mongolia data centre

DeepSeek đang chuẩn bị đặt hàng lớn chip AI Huawei để cung cấp cho data centre mới tại Inner Mongolia theo thông tin từ Bloomberg. Chi tiết về quy mô đơn hàng, model chip và thời gian giao hàng chưa được công bố. DeepSeek chưa xác nhận kế hoạch này. Việc đặt hàng chip AI lớn sẽ giúp DeepSeek mở rộng năng lực xử lý AI tại data centre mới của mình. Sự hợp tác này cho thấy thị trường chip AI vẫn đang hoạt động sôi động bất chấp các lệnh trừng phạt công nghệ quốc tế.

DeepSeek đặt hàng lớn chip Huawei AI cho trung tâm dữ liệu mới tại Nội Mông.

I gave my blind local LLM eyes with a few hundred lines of Python, and it thinks it can see

Bài viết mô tả cách tác giả bổ sung khả năng nhìn cho một mô hình LLM chạy local mà không cần thêm tower vision riêng. Họ thực hiện bằng việc viết khoảng vài trăm dòng mã Python để trích xuất đặc trưng hình ảnh và đưa chúng vào prompt của LLM dưới dạng embedding. Khi được cung cấp ảnh, mô hình có thể mô tả nội dung, trả lời câu hỏi về hình ảnh và thực hiện các tác vụ phân loại cơ bản mà không cần huấn luyện lại. Kết quả cho thấy hiệu suất gần bằng các hệ thống multimodal chuyên dụng trong một số bài kiểm tra đơn giản, mặc dù vẫn có giới hạn về độ chi tiết và độ chính xác. Điều này cho thấy với một lượng mã vừa phải, nhà phát triển có thể mở rộng khả năng của LLM hiện có mà không phải đầu tư vào việc xây dựng hoặc huấn luyện tower vision riêng.

Bài viết hướng dẫn cách cho mô hình ngôn ngữ địa phương khả năng nhận dạng hình ảnh chỉ bằng vài trăm dòng Python mà không cần tower vision riêng.

Lemonade 11.8 Makes It Easy To Run DeepSeek V4 Flash On AMD Strix Halo

AMD released Lemonade 11.8, adding an experimental DwarfStar 'ds4' backend that makes it easy to run the DeepSeek V4 Flash model on AMD Ryzen AI Max 'Strix Halo' systems like the Framework Desktop. The release also adds new models to its catalog (RPG-HaloTales-V2 chat model, Flux-2-Klein-4B/9B image models, OpenMOSS voice-design and sound-effect speech models) and a new 'lemonade update-models' command, among other enhancements.

How to Make LLMs 3X Faster

In this article, we will look at how speculative decoding works.

EU officials were targeted on WhatsApp, an internal document shows

Các quan chức cấp cao của Liên minh châu Âu bị đối tượng nước ngoài tấn công qua ứng dụng nhắn tin WhatsApp, theo tài liệu nội bộ được Politico thu được. Các cuộc tấn công khai thác điểm yếu trong cách thức xác thực và truyền tin trên WhatsApp, cho phép kẻ tấn công gửi tin nhắn lừa đảo hoặc mã độc mà không cần tương tác nhiều từ người dùng. Trong khoảng thời gian được ghi nhận, đã có tám sự kiện nghiêm trọng liên quan đến việc truy cập trái phép vào thiết bị và thông tin nhạy cảm của các quan chức này. Các tổ chức cần triển khai giải pháp bảo mật tin nhắn end‑to‑end bổ sung, xác thực hai yếu tố và đào tạo nhận diện tin nhắn lừa đảo cho nhân viên cấp cao. Đồng thời, việc giám sát lưu lượng và áp dụng chính sách hạn chế sử dụng ứng dụng nhắn tin cá nhân cho công việc có thể giảm nguy cơ tương lai.

Bài viết giúp lập trình viên nhận thức về các rủi ro an ninh mạng nhắm vào nền tảng họ sử dụng hàng ngày.

I turned two mini PCs into a local AI that reads my whole codebase, and now it reviews my code for me

This local LLM automatically opens GitHub issue reports for me.

Bài viết này giúp lập trình viên tiết kiệm thời gian bằng cách biến hai mini PC thành hệ thống AI tự động kiểm tra và báo cáo lỗi code trên GitHub.

DeepSeek V4 Flash Found the Answer. The Hard Part Was Picking It.

DeepSeek V4 Flash Found the Answer. The Hard Part Was Picking It. Five agent runs sit in a folder. Four are wrong in different ways. One quietly works. The model has already produced the answer, but …

Bài viết này giải thích cách mô hình DeepSeek V4 Flash vượt qua các thử thách bằng phương pháp thử-đúng thay vì thử-sai, mở ra hướng tiếp cận mới trong phát triển AI.

DeepSeek launches an experimental multimodal model to rival Anthropic

DeepSeek vừa công bố một mô hình đa phương thức thử nghiệm nhằm đối đầu với dòng Opus của Anthropic. Trong bảng đánh giá do DeepSeek tự công bố, mô hình này vượt qua Opus-4.8 trong ba mười một benchmark. Các benchmark thắng bao gồm các tác vụ hiểu hình ảnh và tạo văn bản, cho thấy lợi thế trong xử lý đa modal. Tuy nhiên, vì kết quả được lấy từ bảng nội bộ, cần có đánh giá độc lập để xác thực mức độ thực sự vượt trội. Điều này nhắc nhở các nhà phát triển nên xem xét nguồn gốc và phương pháp đo lường khi so sánh mô hình mới với các đối thủ đã có sẵn.

DeepSeek's mô hình đa phương thức thử nghiệm đã đánh bại Anthropic's Opus-4.8 trên ba trong số mười một bài đánh giá, cho thấy công nghệ AI mới nổi đang cạnh tranh sòng phẳng với các gã khổng lồ.

We burned 11.7bn tokens to find the best cyber AI model

We tested 10 AI models on 32 fresh CVEs. DeepSeek V4 Pro found 28, and three cheap runs beat one pass of Opus 5 or Grok on total coverage.

Bài tiết lộ cách tiết kiệm 11.7 tỷ token để tìm AI bảo mật vượt trội, giúp bạn tối ưu hóa chi phí hiệu quả.

Gemini 3.7 Flash, Grok 4.6, GLM-5.3 and DeepSeek V4 Pro joined the frontier

Vào tháng 8/2026 trên Baba Is Bench, Gemini 3.7 Flash, Grok 4.6 và DeepSeek V4 Pro 0813 đã vượt qua phiên bản trước chúng, giảm chi phí lên tới 20 lần. Các mô hình này đạt hiệu suất tương đương nhưng với chi phí chỉ 5‑20% so với tiền trước. Đối với GLM‑5.3 và Qwen3.8, cải tiến diễn ra từ từ, không thể so sánh với tốc độ tăng tốc của các mô hình thương mại. Điều này cho thấy việc tối ưu hoá tài nguyên và thuật toán mới giúp các hệ thống thương mại nhanh chóng thu hẹp khoảng cách với các giải pháp open‑weight. Vì vậy, nếu bạn đang cân nhắc đọc bài gốc, hãy quan tâm tới các ví dụ chi phí‑hiệu suất thực tế để đưa ra quyết định phù hợp.

Các mô hình AI mới nhất Gemini 3.7 Flash, Grok 4.6, GLM-5.3 và DeepSeek V4 Pro chứng minh hiệu năng vượt trội với chi phí thấp hơn đáng kể.

Claude vs GPT vs DeepSeek for Coding: A Transparent Test Plan

Bài viết đề xuất một kế hoạch kiểm tra minh bạch để so sánh khả năng lập trình của ba mô hình AI: Claude, GPT và DeepSeek. Phương pháp này tập trung vào các yếu tố như độ chính xác, độ trễ (latency) và tổng chi phí thay vì dựa vào biểu đồ benchmark đơn lẻ.

Làm việc với các công cụ AI hỗ trợ lập trình, bạn cần đánh giá chính xác hiệu suất thực tế bằng cách so sánh không chỉ kết quả mà còn thời gian phản hồi và chi phí, giúp lựa chọn công cụ phù hợp nhất cho dự án của mình.

Dynamic Model Routing & Open Models in Snowflake Cortex AI

Snowflake introduces dynamic model routing and expands open model access in Cortex AI to help organizations improve AI efficiency, performance, and cost.

DeepSeek V4 Pro 0813 quietly released

DeepSeek vừa phát hành lặng lẽ phiên bản V4 Pro 0813, bổ sung hỗ trợ định dạng Responses API cho API của mình tại địa chỉ https://api.deepseek.com nhằm đáp ứng nhu cầu sử dụng Codex.

Là người phát triển AI, hiểu rõ cách DeepSeek V4 Pro 0813 tích hợp API mới sẽ giúp bạn tối ưu hóa việc tích hợp hệ thống, giảm thiểu lỗi và tăng hiệu suất trong ứng dụng của mình.

DeepSeek V4 Pro 0813

DeepSeek V4 Pro 0813 là mô hình mixture-of-experts (MoE) quy mô lớn của DeepSeek, có chi phí $0,435 cho mỗi triệu token đầu vào và $0,87 cho mỗi triệu token đầu ra. Mô hình hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh 1.048.576 token và tối đa 384.000 token đầu ra.

Là người phát triển cần hiểu về DeepSeek V4 Pro 0813 để tối ưu hóa hiệu suất cho các ứng dụng AI lớn, đặc biệt khi lựa chọn mô hình phù hợp với chi phí và khả năng xử lý token lớn trong dự án của mình.

Most people pay $20 for Claude Code, but OpenCode Go is $10 and I can barely spend a dollar of it

Claude Code có giá 20 USD nhưng OpenCode Go chỉ 10 USD, thậm chí người dùng hầu như không tiêu hết số tiền này.

Nếu bạn muốn tiết kiệm chi phí mà vẫn có thể thử nghiệm các công cụ AI mạnh mẽ cho phát triển mã, OpenCode Go là lựa chọn tối ưu với giá rẻ và hiệu quả tương đương với những giải pháp cao cấp hơn.

What 'distilling' an AI model actually means and why it matters to self-hosting open LLMs

Kỹ thuật "distillation" giúp nâng cao hiệu suất của các mô hình AI, cho phép người dùng tiếp cận những phiên bản mô hình mạnh mẽ hơn, đặc biệt hữu ích trong việc self-hosting các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) mã nguồn mở.

Một lập trình viên tự chủ với các mô hình ngôn ngữ lớn tự chủ cần hiểu về distillation để tối ưu hóa hiệu suất, giảm chi phí lưu trữ và bảo mật khi triển khai các mô hình open-source trên máy chủ cá nhân của mình.

The ‘death zone’: how free Chinese models are hollowing out US AI

Các mô hình AI mã nguồn mở miễn phí, có năng lực của Trung Quốc đang chiếm lĩnh phân khúc thị trường giữa, nơi các nhà phát triển AI Mỹ hoạt động, gây áp lực cạnh tranh mạnh mẽ.

Lập trình viên AI nên đọc để hiểu cách các mô hình AI mở nguồn miễn phí từ Trung Quốc đang thay đổi thị trường, đe dọa vị trí của các công ty Mỹ trong giai đoạn cạnh tranh công nghệ mới.