DeepSeek的含金量还在上升，一个半个周末过去发生这些大事：国家超算互联网平台上线DeepSeek-R1，最高支持671B的满血版。达摩院玄铁芯片成功适配DeepSeek-R1系列蒸馏模型，在RISC-V架构CPU和端侧平台打开新的应用空间。
「慢思考」（Slow-Thinking），也被称为测试时扩展（Test-Time Scaling），成为提升 LLM 推理能力的新方向。近年来，OpenAI 的 o1 [4]、DeepSeek 的 R1 [5] 以及 Qwen 的 QwQ [6] 等顶尖推理大模型的发布，进一步印证了推理过程的扩展是优化 LLM 逻辑能力的有效路径。
我前几天也一直在写DeepSeek的使用教程，想选出尽量最简单最好上手的方式让大家都能舒服的体验这波热潮。但是我发现，自第一天干崩硅基流动、第二天干崩秘塔AI搜索后，涌现出来的三方平台越来越多了，写不完，根本写不完。
就在刚刚，AIME 2025 I数学竞赛的大模型参赛结果出炉，o3-mini取得78%的最好成绩，DeepSeek R1拿到了65%，取得第四名。然而一位教授却发现，某些1.5B小模型竟也能拿到50%，莫非真的存在数据集污染？
DeepSeek 的最新模型 DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 都属于 MoE（混合专家）架构，并在开源世界产生了较大的影响力。特别是 2025 年 1 月开源的 DeepSeek-R1，模型性能可挑战 OpenAI 闭源的 o1 模型。
DeepSeek火的一塌糊涂，其访问量暴涨614%，已成全球第二大爆火应用。马斯克剧透，xAI将发布比R1更好的模型。
黑科技来了！开源LLM微调神器Unsloth近期更新，将GRPO训练的内存使用减少了80%！只需7GB VRAM，本地就能体验AI「啊哈时刻」。
刚刚，腾讯云再放大招——不仅上线了 DeepSeek-R1 和 V3 原版模型的 API 接口，还将它们接入了大模型知识引擎，并支持联网搜索，成为国内率先实现这一能力的云厂商。
2月8日，昆仑万维旗下「天工AI」正式推出PC版重大更新——上线“DeepSeek R1 + 联网搜索”功能。这一全新升级，不仅解决了用户长期以来关注的DeepSeek联网功能无法使用的问题，还优化了R1版本偶尔崩溃的困扰，为用户带来更加稳定、高效、智能的AI体验。
各位同学好，我是来自 Unlock-DeepSeek 开源项目团队的骆师傅。先说结论，我们（Datawhale X 似然实验室）使用 3 张 A800(80G) 计算卡，花了 20 小时训练时间，做出了可能是国内首批 DeepSeek R1 Zero 的中文复现版本，我们把它叫做 Datawhale-R1，用于 R1 Zero 复现教学。
