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。
“What is meant often goes far beyond what is said, and that is what makes conversation possible.” ——H. P. Grice
当美国巨头如Google、OpenAI 和 Anthropic 竞相开发支撑其 AI 产品的大型语言模型时，Sakana AI、Mistral AI、DeepSeek 和 AI21 Labs 等初创公司正凭借为特定地区、行业或独特功能设计的专业模型开辟自己的细分市场。
近日，微博正式发布首个自研开源大模型VibeThinker，这个仅拥有15亿参数的“轻量级选手”，在国际顶级数学竞赛基准测试上击败了参数量是其数百倍的、高达6710亿的DeepSeek R1模型。
微调超大参数模型，现在的“打开方式”已经大变样了： 仅需2-4 张消费级显卡（4090），就能在本地对DeepSeek 671B乃至Kimi K2 1TB这样的超大模型进行微调了。
在 AI 时代，开发的边界正被重新划定。 我们能够观察到，越来越多的产品经理、数据分析师、设计师，甚至内容创作者，正在熟练地使用 Cursor、ChatGPT、DeepSeek 等 AI 工具，解决真
昨天晚上闲着没事,想在 DeepSeek 搜一下 AI 博主有哪些可以学习的。 结果没想到,搜索结果里竟然出现了我自己。 内心 OS:祖坟冒青烟了,妈妈我出息了,我被 AI 认证了,以后简历可以写被
刚刚，DeepSeek 推出了全新的视觉文本压缩模型 DeepSeek-OCR。 该模型最大的突破在于极高的压缩效率： 20 个节点每天可处理 3300 万页数据，硬件要求仅为 A100-40G。
给全球六大LLM各发1万美金，丢进同一真实市场实盘厮杀，会发生什么？这场大战从18日开始，截止目前，DeepSeek V3.1盈利超3500美元，Grok 4实力次之。不堪一提的是，Gemini 2.5 Pro成为赔得最惨的模型。
