DeepSeek R-1更新，让人更期待R2的“雄心与真诚”

主要观点总结

DeepSeek发布了以半年前的DeepSeek V3 Base模型为基座的升级版推理模型R1-0528，性能强大，提升了DeepSeek在全球AI实验室的排名。该模型在多项基准测试中表现出色，尤其在数学、编程和通用逻辑方面。同时，DeepSeek也发布了蒸馏版的R1-0528-Qwen3-8B模型，提高了学术界和工业界对最先进AI的可访问性。文章还讨论了DeepSeek的下一代模型的可能发展方向，包括模型命名规则、模型合并、功能迭代、多模态、注意力机制创新、基础设施适配等方面。

关键观点总结

关键观点1: DeepSeek发布R1-0528模型，基于半年前的DeepSeek V3 Base模型打造。

该模型性能强大，提升了DeepSeek在全球AI实验室的排名。

关键观点2: DeepSeek在多项基准测试中的表现突出。

尤其在数学、编程和通用逻辑方面，超越了其他领先的AI模型。

关键观点3: DeepSeek发布了蒸馏版的R1-0528-Qwen3-8B模型。

这一模型提高了学术界和工业界对最先进AI的可访问性。

关键观点4: DeepSeek的下一代模型的发展可能涉及模型命名规则、模型合并和功能迭代。

多模态和注意力机制创新也可能是重要的发展方向。

关键观点5: DeepSeek对于下一代模型的推出将对应新的注意力机制创新的工程化与商业化。

这也将越来越对应人类对“记忆”的理解，努力将“规模竞赛”扭转为“效率竞赛”。

关键观点6: DeepSeek的团队成员已经进行了多项关于注意力机制创新的测试，包括NSA（原生可训练稀疏注意力）和BSBR（带块检索的块稀疏注意力）。

这些技术可能带来更长上下文和用户迫切想要的功能。

关键观点7: DeepSeek对于整个AI生态的意义不仅在于模型本身，还在于适配下一代模型的基础设施。

例如，通过软硬件协同优化，使用A100和H800搭建出“平民版”的智算集群。

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