「DeepSeek-R1-0528」共找到 650 篇相关文章
一个模型超了DeepSeek R1、V3，参数671B，成本不到350万美元
Deep Cogito 是旧金山 AI 初创公司，开源四款混合推理模型。最大 671B MoE 模型性能超 DeepSeek v3 等，推理链比 DeepSeek R1 短 60%，训练成本不到 350 万美元。核心方法是迭代蒸馏与增强。
“DeepSeek-V3基于我们的架构打造”，欧版OpenAI CEO逆天发言被喷了
欧洲版OpenAI（Mistral）CEO Arthur Mensch在访谈称DeepSeek-V3基于其架构构建，引发网友质疑。经对比，Mixtral与DeepSeek的SMoE论文虽研究方向相同，但架构思路差异大，此前Mistral 3 Large还曾被指照搬架构。
保姆级教程！DeepSeek V4 可在 Claude Cowork 直接调用，无需订阅免登录且保留完整体验
DeepSeek V4可在Claude Cowork直接调用，无需订阅免登录。介绍了接入后能获得完整桌面端体验，还给出获取DeepSeek API Key、开启开发者模式等完整配置方法。
Karpathy盛赞DeepSeek-OCR“淘汰”tokenizer！实测如何用Claude Code 让新模型跑在N卡上
DeepSeek发布新模型DeepSeek - OCR，在实用场景达SOTA且token消耗最少。Karpathy赞其或淘汰tokenizer，Pleiasfr联合创始人称是里程碑。开发者Simon用Claude Code让模型在NVIDIA Spark上跑通。
对谈 DeepSeek-Prover 核心作者辛华剑：Multi Agent 天然适合形式化数学 ｜Best Minds
文章是对 DeepSeek-Prover 核心作者辛华剑的访谈。他认为强化学习是 AGI 关键解法，Multi Agent 适合形式化数学。还探讨了 DeepSeek Prover 进展、数学与 AGI 关系、评测基准等，指出未来有全才模型和自主 Agent 出现。
重磅！DeepSeek R1论文经过同行评议登上Nature封面，梁文锋作为通讯作者再次创造历史
DeepSeek R1论文《DeepSeek - R1 incentivizes reasoning in LLMs through reinforcement learning》登上Nature封面，梁文锋为通讯作者。它是首个经同行评议的有全球影响力的LLM，训练成本低，创新使用‘纯粹强化学习’方法，启发众多研究。
硬核拆解大模型，从 DeepSeek-V3 到 Kimi K2 ，一文看懂 LLM 主流架构
本文详细列举 8 个主流大语言模型，硬核拆解架构设计与革新思路，介绍架构演进趋势。如 DeepSeek-V3 的 MLA 与 MoE 技术，OLMo 2 的归一化策略，Gemma 3 的滑动窗口注意力机制等。
Karpathy盛赞DeepSeek-OCR“淘汰”tokenizer！实测如何用Claude Code 让新模型跑在N卡上
DeepSeek发布新模型DeepSeek - OCR，有诸多技术贡献，获Karpathy等盛赞。它或让文本token输入方式被淘汰。开发者Simon用Claude Code让其在N卡上运行成功，分享了详细过程与经验。
刚刚，DeepSeek-V3.1「终极版」重磅发布！最大提升超36%，V4/R2还远吗？
DeepSeek最新模型DeepSeek-V3.1-Terminus发布，解决了此前输出随机带「极」字、中英文混杂等问题，在多个基准测试中成绩提升，最大提升超36%，Agent能力也有进步，还引发网友对V4/R2的期待。
Claude Code 实战横评：GLM4.5 vs DeepSeek 3.1（附Windows MCP配置，免费模型接入）
文章对Claude Code里GLM4.5和DeepSeek 3.1进行实战横评，涵盖数据库、网站、游戏等测试案例。还介绍Claude Code在Windows下配置MCP经验，以及接入GLM、Deepseek等模型的方法和免费平台。