DeepSeek发布自研搜索API,定价仅为Tavily十分之一
DeepSeek宣布Search/Fetch API定价为每1000次成功请求5元,失败、无结果或超时不计费,11月1日起正式收费。这两个接口由DeepSeek自研搜索引擎驱动,此前在Harness、Claude Code、Codex中一直免费使用,价格约为Tavily的十分之一。
推荐理由:自研搜索API定价仅为Tavily十分之一,成功计费机制降低开发者试错成本,但搜索质量与限速仍是隐忧。
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DeepSeek宣布Search/Fetch API定价为每1000次成功请求5元,失败、无结果或超时不计费,11月1日起正式收费。这两个接口由DeepSeek自研搜索引擎驱动,此前在Harness、Claude Code、Codex中一直免费使用,价格约为Tavily的十分之一。
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Google Research在ICML 2026论文中提出Retrieve-for-Train框架,通过离线强化学习将查询分解行为编译为监督,使用轻量级扩散检索器实现单次查询扩展,推理速度提升12-20倍,同时保持结果多样性和数据库相关性。
推荐理由:原文提出了Retrieve-for-Train框架,通过离线强化学习解决AI搜索中的推理瓶颈问题。
Mistral 发布 Agentic Search 智能搜索功能,通过多步检索循环提升搜索准确性,在 FinanceBench 和 OfficeQA Pro 基准测试中实现最高 3 倍正确率提升,同时降低延迟和 token 使用量。该功能支持敏感领域数据,提供 search、open、navigate、read 和 grep 五种工具,适用于长文档、多源查询和需要验证答案的场景。
推荐理由:原文提供了具体性能提升数据和适用场景,读者可据此评估该技术对复杂文档处理的实际价值。