最近，APPSO 终于拿到了这台来自黄仁勋倾情推荐的个人超算，英伟达 DGX Spark；到手的第一感觉，就是「小而美」。这电脑也太小了，没有 Mac Studio 那般笨重，可能就和 Mac Mini 差不多大；然后是银色的亮和用来散热的金属丝网又让它有点不一样，是专属的硬核美感。
这就是摩尔线程最新 AI 计算卡 S5000，单卡跑满血 DeepSeek 大模型的成绩。
刚刚，梁文锋入选《自然》2025年度十大人物榜单！Nature给出的评语是：科技颠覆者！正式报道中，则用「这位中国金融奇才的DeepSeek AI模型惊艳了世界」。
12 月 1 日，DeepSeek 一口气发布了两款新模型：DeepSeek-V3.2 和 DeepSeek-V3.2-Speciale。几天过去，热度依旧不减，解读其技术报告的博客也正在不断涌现。知名 AI 研究者和博主 Sebastian Raschka 发布这篇深度博客尤其值得一读，其详细梳理了 DeepSeek V3 到 V3.2 的进化历程。
DeepSeek 一发布模型，总会引起业内的高度关注与广泛讨论，但也不可避免的暴露出一些小 Bug。
DeepSeek V3.2的Agentic能力大增，离不开这项关键机制：Interleaved Thinking（交错思维链）。Interleaved Thinking风靡开源社区背后，离不开另一家中国公司的推动。
就在前天，DeepSeek 一口气上新了两个新模型，DeepSeek-V3.2 和 DeepSeek-V3.2-Speciale。
大模型推理的爆发，实际源于 scaling 范式的转变：从 train-time scaling 到 test-time scaling（TTS），即将更多的算力消耗部署在 inference 阶段。典型的实现是以 DeepSeek r1 为代表的 long CoT 方法：通过增加思维链的长度来获得答案精度的提升。那么 long CoT 是 TTS 的唯一实现吗？
就在刚刚，DeepSeek 又悄咪咪在 Hugging Face 上传了一个新模型：DeepSeek-Math-V2。顾名思义，这是一个数学方面的模型。它的上一个版本 ——DeepSeek-Math-7b 还是一年多以前发的。当时，这个模型只用 7B 参数量，就达到了 GPT-4 和 Gemini-Ultra 性能相当的水平。相关论文还首次引入了 GRPO，显著提升了数学推理能力。
昨天，DeepSeek 在 GitHub 上线了一个新的代码库：LPLB。
