近日，位于杭州的 AI 公司 DeepSeek 发布了其最新的大型语言模型 ——V3。这款开源模型在多项基准测试中的表现接近于 OpenAI 的4o 和 Anthropic 的 Claude3.5Sonnet，这让业界刮目相看。与美国同行动辄数亿美元的投资相比，DeepSeek 的 V3模型总成本仅为560万美元，这一巨大的差异让人瞩目。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商MidjourneyDeepSeek 的首席执行官梁文峰表示，资金从来不是他们面临的问题，尽管 V3是基于 H800芯片训练的，但 DeepSeek 的团队依然能够在资源有限的情况下展现出强大的研究与

日前，AI 助手 DeepSeek 竟然上线官方 App，涵盖 iOS 和安卓两个版本。此次发布十分低调，连DeepSeek 官方并未进行广泛宣传。目前，DeepSeek 的功能相对简单明了，主要聚焦于 “深度思考” 和 “联网搜索”。所谓深度思考，就是在回答用户问题之前，生成内部思维链，逐步分析问题并得出结论，这一功能利用了 DeepSeek-R1-Lite 模型。联网搜索功能则允许用户通过 “搜索 - 总结 - 输出” 的流程，从互联网快速获取所需信息，并生成简洁准确的回答。这个过程由 DeepSeek V3模型支持。此外，DeepSeek Ap

商汤科技正式推出了 “日日新” 融合大模型。这款模型在多模态信息处理能力和深度推理能力上实现了显著提升，并在两大权威评测榜单中获得了第一名。根据国内权威测评机构 SuperCLUE 发布的《中文大模型基准测评2024年度报告》，商汤的 “日日新” 融合大模型以68.3的高分与 DeepSeek V3并列国内榜首。此外，在 OpenCompass 的多模态评测中，该模型同样位列第一，分数显著超越了 GPT-4o。商汤的 “日日新” 融合大模型标志着在原生融合模态训练领域的实质性突破。这意味着该模型能够实现文

近期，国产大模型DeepSeek V3在AI竞技场的优异表现引发业界关注。作为唯一闯入前十的开源模型，它不仅超越了o1-mini，在编程、数学等多个领域甚至超过了Claude3.5Sonnet。为验证其实际能力，多方展开了一系列实测对比。在基础理解能力测试中，两个模型展现出不同特点。面对中文脑筋急转弯"小明的妈妈有三个孩子"的问题，DeepSeek V3表现出色，不仅答对还进行了自我验证。但在英文双关语"April Fools Day"的测试中则略显不足，未能理解其中的语言巧思，而Claude3.5Sonnet则轻松应对。逻辑推理测试

据证券时报消息，小米创始人雷军以千万年薪，成功招募了DeepSeek开源大模型DeepSeek-V2的关键开发者之一——罗福莉，领导小米AI大模型团队。此举引起了业界的广泛关注，也标志着小米在人工智能领域的战略提速。资料显示，罗福莉，95后AI天才，毕业于北京师范大学和北京大学。她在2019年就以在顶级人工智能会议ACL上发表8篇论文，成为学术界的焦点。此后，她曾在阿里达摩院、幻方量化等企业担任技术岗位，并在DeepSeek担任深度学习研究员，参与研发了MoE大模型DeepSeek-V2。DeepSeek-V2的中文

幻方量化于12月26日晚发布全新一代大模型DeepSeek-V3，展现出惊人的技术突破。这款采用MoE（混合专家）架构的模型不仅在性能上媲美顶级闭源模型，其低成本高效率的特点更是引发业界关注。从核心参数来看，DeepSeek-V3拥有6710亿参数，其中激活参数为370亿，在14.8万亿token的数据规模上完成预训练。相比前代产品，新模型的生成速度提升了3倍，每秒可处理60个token，显著提升了实际应用效率。在性能评测方面，DeepSeek-V3展现出卓越实力。它不仅超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等知名开源模型，更

中国人工智能公司DeepSeek日前发布了一款具有里程碑意义的开源大语言模型DeepSeek V3。这款拥有6710亿参数的模型不仅规模超越Meta的Llama3.1，在多项基准测试中的表现也优于包括GPT-4在内的主流封闭源模型。DeepSeek V3的突出特点在于其强大的性能与高效的开发过程。该模型在编程平台Codeforces的竞赛中表现出色，并在测试代码集成能力的Aider Polyglot测试中领先竞争对手。模型训练采用了14.8万亿token的庞大数据集，参数规模达到了Llama3.1的1.6倍。更引人注目的是，DeepSeek仅用两个月时间、550万美元成

2024年12月26日，中国人工智能初创公司DeepSeek发布了其最新的超大模型DeepSeek-V3，这一模型以其开放源代码技术和创新挑战领先AI供应商而闻名。DeepSeek-V3拥有671B个参数，并采用专家混合架构（mixture-of-experts architecture）来激活特定参数，以准确高效地处理给定任务。根据DeepSeek提供的基准测试，这一新模型已经超越了包括Meta的Llama3.1-405B在内的领先开源模型，并且与Anthropic和OpenAI的封闭模型性能相近。DeepSeek-V3的发布标志着开源AI与封闭源AI之间的差距进一步缩小。DeepSeek，最初是中国量化对冲

据界面新闻独家报道，小米正在积极搭建自己的GPU万卡集群，并对AI大模型进行大规模投资。据悉，小米大模型团队成立之初便已拥有6500张GPU资源，显示出小米在AI领域的决心和实力。尽管小米方面尚未对此消息发表评论，但知情人士透露，该计划已实施数月，雷军在其中扮演了关键领导角色，强调小米在AI硬件领域的重视。小米对AI大模型的重视早有迹象。12月20日，DeepSeek开源大模型DeepSeek-V2的关键开发者罗福莉将加入小米，可能在小米AI实验室领导大模型团队。罗福莉在MLA（Multi-head Laten

备受期待的Deepseek V3终于开源!这款全新的AI模型在多语言编程能力上取得了重大突破，其在aider多语言编程测评中的表现，甚至超越了Claude3.5Sonnet V2等竞争对手，引发了业界广泛关注。据了解，Deepseek V3相比之前的版本，在性能上实现了质的飞跃。Deepseek V2.5在aider测评中的成功率仅为17%，而V3则暴增至48%，这充分展现了其强大的进步。Deepseek V3采用了高达6850亿参数的混合专家（MoE）架构。该架构包含256个专家，并使用sigmoid路由方式，每次选取前8个专家(topk=8)参与计算，这种设计使得模型能够

据第一财经报道，DeepSeek 开源大模型 DeepSeek-V2的关键开发者罗福莉将加入小米，担任小米 AI 实验室的领导，并负责大模型团队的建设。这一消息引起了广泛关注，尤其是在小米计划加强其在大模型领域的布局之际。图源备注:图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney据知情人士透露，小米创始人雷军对公司在 AI 大模型领域的起步较晚表示担忧，因此决定高薪挖角罗福莉。罗福莉的背景相当亮眼，她拥有北京大学计算语言学研究所的硕士学位，并在自然语言处理领域的顶级会议 ACL2019上发表了

随着人工智能的快速发展，视觉与语言能力的整合引发了视觉语言模型（VLMs）的突破性进展。这些模型旨在同时处理和理解视觉与文本数据，广泛应用于图像描述、视觉问答、光学字符识别以及多模态内容分析等场景。VLMs 在开发自主系统、增强人机交互以及高效文档处理工具方面发挥了重要作用，成功地弥合了这两种数据模态之间的差距。然而，在高分辨率视觉数据和多样化文本输入的处理上，仍然存在许多挑战。目前的研究已经部分解决了这些限制，但大多数模型采用的静态视觉编码

DeepSeek AI 近期推出了 DeepSeek-V2.5-1210，这是 DeepSeek-V2.5的增强版本，旨在提升人工智能在数学、编程、写作和推理任务中的表现。早期版本的模型在解决数学和推理任务方面已取得了一定成功，但在多种应用场景中表现的稳定性还有待提高，尤其是在实时编码和细致写作方面。这些不足之处突显了研发一款更加灵活和可靠的 AI 模型的潜力，以便在更广泛的使用场景中脱颖而出。新发布的 DeepSeek-V2.5-1210通过改进模型的核心功能和优化算法，显著提升了各项任务的可靠性和易用性。该模型具备

中国私募巨头幻方量化旗下的 DeepSeek，近日发布了其最新的推理专注型大型语言模型 R1-Lite-Preview。该模型目前仅通过 DeepSeek Chat 这一网页聊天机器人平台提供给公众使用。 DeepSeek 以其在开源 AI 生态系统中的创新贡献而闻名，这次的新发布旨在为公众带来高水平的推理能力，同时保持对可访问性和透明性的承诺。尽管 R1-Lite-Preview 目前仅在聊天应用中可用，但它已凭借接近甚至超过 OpenAI 近期发布的 o1-preview 模型的性能引起了广泛关注。 R1-Lite-Preview 采用 “链式思维” 推理，能够展示其在

在人工智能驱动的图像生成与理解领域，尽管取得了快速进展，但仍存在显著挑战，阻碍了一个无缝、统一的方法的发展。目前，专注于图像理解的模型往往在生成高质量图像方面表现不佳，反之亦然。这种任务分开的架构不仅增加了复杂性，还限制了效率，使得处理同时需要理解与生成的任务变得繁琐。此外，许多现有模型在有效执行任何功能时，都过于依赖于架构修改或预训练组件，这导致了性能权衡与整合挑战。为了解决这些问题，DeepSeek AI 推出了 JanusFlow，这是一个强大的 AI 框架

DeepSeek-V2.5在人工智能领域展现卓越性能，特别是在代码编写和聊天模型方面，通过与GPT-4的对比测试，其在多个指标上取得显著提升，包括胜率、MT-Bench和AlignBench分数。在代码生成能力上，DeepSeek-V2.5的HumanEval评分达到89%，LiveCodeBench评分达到41%，显示了生成高质量、可执行代码的能力。此外，DeepSeek团队还开发了Fire-Flyer AI-HPC框架，优化了硬件和软件设计，实现性能提升、成本节约和节能效果，与NVIDIA DGX-A100相比，成本降低50%，能耗降低40%。

LMSYS组织的大模型竞技场—Chatbot Arena最新榜单显示，LMSYS Chatbot Arena的总排名11超越诸多开源模型如Llama3-70B、Qwen2-72B、Nemotron-4-340B、Gemma2-27B，位居全球开源模型榜首。DeepSeek-V2-0628，相较于0507版本，显著提升了在代码数学推理、指令跟随、角色扮演、JSON Output能力，特别是在难问题、代码、长问题和数学领域与GPT-4-Turbo-0409、Claude3Opus等领先模型并驾齐驱。DeepSeek-V2-0628在全球与国内模型评比中均显卓著，国内排名第二位，并已于2024年6月28日上线服务，提供性价比极高的API和网页端访问。

​近日，人工智能领域迎来重大突破，AI公司深度求索（Deepseek）推出的Coder v2模型在多项测试中表现卓越，一举超越谷歌的Gemini模型，成为开源人工智能领域的新王者。根据Livebench AI（业内公认的最难以操纵的基准测试平台）的评估结果，深度求索Coder v2模型仅次于OpenAI和Anthropic的商业模型，跃居开源模型的第三位。这一成绩标志着开源人工智能技术正在快速追赶商业巨头。

DeepSeek 最近宣布发布了一款名为 DeepSeek-Coder-V2的开源模型，这一模型在代码和数学能力方面超越了 GPT-4-Turbo，并在多语言支持和上下文处理长度上有了显著扩展。基于 DeepSeek-V2的模型结构，DeepSeek-Coder-V2采用专家混合（MoE）架构，专门设计用于增强代码和数学推理能力。

["深度求索发布了一个 67B 的大模型，名为 DeepSeekLLM67B。","这个模型完全开源，可以通过访问 chat.deepseek.com 来使用。","DeepSeekLLM67B 在公开评测榜单上表现良好，在推理、数学和编程能力方面有出色表现。","DeepSeek 还开源了 7B 和 67B 两种规模的模型，并提供了 9 个训练中途的模型 checkpoints 的下载。","Hugging Face 首页:https://huggingface.co/deepseek-ai"]