Gate News Nachricht, 29. April — Die Modellgewichte von Ant Groups Ling-2.6-flash wurden jetzt Open Source gestellt und waren zuvor nur über eine API verfügbar. Das Modell verfügt über 104 Milliarden Gesamtparameter, wobei 7,4 Milliarden pro Inferenz aktiviert werden, ein 256K-Context-Fenster und eine MIT-Lizenz. BF16, FP8 und INT4

Gate News-Meldung, 27. April — DeepSeek hat für sein neues V4-Pro-Modell eine 75%ige Ermäßigung für Entwickler angekündigt und die Preise für Input-Cache-Treffer über seine gesamte API-Produktlinie auf ein Zehntel der bisherigen Werte gesenkt. Das V4-Modell, das am 25. April in den Pro- und Flash-Versionen veröffentlicht wurde, wurde für die Ascend-Prozessoren von Huawei optimiert

Gate News-Meldung, 27. April — Das Curve-Team hat am 27. April einen Governance-Vorschlag vorgestellt, um etwa $700.000 an uneinbringlichen Forderungen aus dem CRV-long LlamaLend-Markt zu beheben, die am 10. Oktober 2025 aufgetreten sind. Der vorgeschlagene Wiederherstellungsmechanismus nutzt die Optionsfähigkeit von CRV-long-Vault-Assets: Der Vault-Wert steigt, wenn der CRV-Preis steigt, erleidet jedoch keine zusätzlichen Verluste, wenn der Preis fällt. Der Vorschlag sieht vor, eine Curve-Stableswap mit einem niedrigen Amplifikationskoeffizienten A=2 und einer hohen Swap-Gebühr 1% einzurichten, um die Liquidität der Vault-Tokens um eine 71%ige Solvenzkennzahl zu konzentrieren. Arbitrageure können Flash-Loans nutzen, um Vault-Tokens zu kaufen und partielle Liquidationen auszuführen, um Gewinn zu erzielen. Die Curve DAO wird eingeladen, Anreizmaßnahmen für den Pool zu genehmigen, wobei die gesammelten Managementgebühren in Form von Vault-Tokens im Treasury zurückbehalten werden. Wenn der Mechanismus gelingt, wird er als Referenzlösung für ähnliche Situationen dienen. Der Vorschlag stellt einen marktgetriebenen Ansatz zur Bewältigung von Protokoll-Schulden ohne direkte Treasury-Intervention durch Mechanikdesign dar.

Gate News-Meldung, 26. April — Scallop Protocol, eine Kreditplattform auf der Sui-Blockchain, erlitt einen Flash-Loan-Exploit, der auf einen veralteten Side-Contract abzielte, der mit seinem sSUI-Rewards-Pool verknüpft ist, was zu einem Verlust von ungefähr $142,000 (150,000 SUI) führte. Der Angriff nutzte die Manipulation des Oracle-Preisfeeds aus

Gate News-Meldung, 25. April — DeepSeek hat am 24. April Vorschauversionen von V4-Pro und V4-Flash veröffentlicht, beides Open-Weight-Modelle mit Kontextfenstern von einer Million Token. V4-Pro verfügt über 1,6 Billionen Gesamtparameter, aktiviert jedoch nur 49 Milliarden pro Inferenzdurchlauf mithilfe einer Mixture-of-Experts-Architektur.

Gate-News-Mitteilung, 25. April — Michael Saylor, Mitgründer von MicroStrategy, sagte „Der Winter ist vorbei“, als Bitcoin auf ungefähr $78.000 stieg und damit auf eine Veränderung der Marktrichtung hinwies. Laut Analyst Mati Greenspan seien die jüngsten Marktentwicklungen seit dem Flash-Crash Korrekturen innerhalb eines breiteren Bullenmarkts gewesen, wobei der Boden bei Bitcoin nun gesetzt sei.

Gate News-Nachricht, 25. April — Baidu Intelligent Cloud hat DeepSeek-V4 in seine Qianfan-Plattform gebracht und bietet API-Zugriff auf das neu veröffentlichte KI-Modell. DeepSeek-V4 gibt es in zwei Versionen—DeepSeek-V4-Pro und DeepSeek-V4-Flash—und es verfügt über ein erweitertes Kontextfenster mit einer Million Tokens. Unternehmen und de

Gate News Nachricht, 24. April — DeepSeek V4-Pro und DeepSeek V4-Flash wurden am 24. April offiziell veröffentlicht und Open-Source gestellt; die Länge der Kontextverarbeitung wurde deutlich von 128K auf 1M erweitert, was einer nahezu 10-fachen Kapazitätserhöhung entspricht. Huawei Computing kündigte an, dass seine Ascend-Supernode

Gate News Nachricht, 24. April — DeepSeek V4 hat Ergebnisse aus formalen mathematischen Schlussfolgerungsbewertungen veröffentlicht und eine perfekte Punktzahl von 120/120 bei Putnam-2025 erreicht, womit es mit Axiom für den ersten Platz gleichzieht. Im praktischen Regime, das LeanExplore und eingeschränktes Sampling nutzt, erzielte V4-Flash-Max 81,00 auf dem

Gate News-Mitteilung, 24. April — Der technische Bericht von DeepSeek über V4 zeigt, dass V4-Flash und V4-Pro jeweils auf 32T- bzw. 33T-Token vortrainiert wurden, also doppelt so viele wie die ungefähr 15T-Token, die für V3 verwendet wurden. Der Bericht räumt ein, dass es während des Trainings zu „erheblichen Instabilitätsproblemen“ kam, wobei es wiederholt zu Verlust-Spikes kam, die auf Anomalien in der Mixture-of-Experts MoE-Schicht zurückzuführen sind; der Routing-Mechanismus selbst verschärft diese Anomalien, und ein simples Rollback kann das Problem nicht beheben. DeepSeek hat jetzt zwei Lösungen implementiert, die im tatsächlichen Training eingesetzt werden: Antizipatives Routing, das die Berechnung des Routing-Index von Updates des Backbone-Netzwerks entkoppelt und automatisch nur dann auslöst, wenn Verlust-Spikes erkannt werden wobei ein zusätzlicher Overhead von etwa 20% entsteht, sowie SwiGLU-Clamping, das Anomalien direkt unterdrückt, indem Aktivierungswerte auf einen festen Wertebereich eingeklemmt werden. Der Bericht besagt, dass beide Ansätze wirksam sind, räumt jedoch ein: „Die zugrunde liegenden Prinzipien sind weiterhin nicht ausreichend verstanden.“ Susan Zhang, eine Forscherin bei Google DeepMind, die zuvor bei Meta AI und OpenAI gearbeitet hat, kommentierte, dass die Instabilität, die durch das Verdoppeln der Trainingsdaten ausgelöst wurde, „die Verzögerung erklärt.“ Sie bezeichnete die beiden Lösungen als „Pflaster“, während sie zugleich anerkennt, wie transparent DeepSeek technisch ist.