公司与模型
DeepSeek（深度求索）的模型发布、开源权重、技术报告与 API 价格变化。
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NVIDIA Research 与 Inferact 发布 REINFORCE Zero 论文，指出 rollout 到 learner 的差距分为平滑变化的权重滞后和波动持续的核不匹配，先对齐核再用无截断的 token 级重要性采样即可稳定训练，无需拒绝门。
推荐理由：论文拆解异步 RL 的两类差距，并给出核对齐加未截断重要性采样的完整配方与开源代码，读者可复现到自家训练流程。
vLLM 官方博客发布训练-推理一致性方案：训练前向直接调用 vLLM 推理内核并改造为逐位一致，在 DeepSeek-V4-Flash 100 步 RL 训练中每步 diff 为 0，rollout 吞吐达高性能基线的 91.3%，而基线 KL 从 2e-3 升至 29.9 且奖励回落。
推荐理由：原文给出训练与推理逐位一致的完整方案和开源技能，读者可据此在新模型上复现真正的 on-policy RL。
Fireworks AI 发布对 DeepSeek V4 Pro 0813 的评测，该模型在 SWE-Bench Verified 得 95.2%、LiveCodeBench v6 得 92.0%，均领先 Fable 5 和 Kimi K3，SWE-bench 单个解决任务成本 $0.309，约为 Fable 5（$0.808）的三分之一。
推荐理由：Fireworks 用同一套评测对比 V4 Pro 与 Fable 5 和 Kimi K3，给出逐任务成本数据，并说明 Java 弱项和 oracle 路由的上限含义。
Together AI 在 DeepSWE 全部 113 个任务上实测 DeepSeek V4 Pro 0813 与 Claude Fable 5，共 904 次 rollout。
推荐理由：原文以 904 次 rollout 实测两个模型在 DeepSWE 的成本与质量差异，并给出可迁移的级联路由方案及其实测准确率和成本。
Together AI 在 DeepSWE 全部 113 个任务上各跑 4 次实测 DeepSeek-V4 Flash 0731 与 GPT-5.6 Luna，Luna pass@1 达 67.2%，约为 DeepSeek（53.3%）的 6 倍成本（$0.61 对 $0.10）。
推荐理由：原文用同一跑分实测两款模型的成本与质量取舍，并给出可复用的级联组合方法，适合按技术栈选型的读者参考。