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前沿技术 733 21 2025-8-9 15:33:00
今天我收到一封邮件,说一个大型平台正从其大语言模型产品阵容中逐步淘汰DeepSeek R1。

这让我不禁疑惑,完全没有迹象表明R2会推出或曾计划推出。而且随着通义千问3、文心一言v2和智谱清言4.5超越了DeepSeek,不得不让人觉得DeepSeek大势已去。

他们扛过了分布式拒绝服务攻击,曾在全球处于劣势方的地位,却让OpenAI感受到了竞争压力……DeepSeek赢得了那场战斗,但如今已远远离开了竞争舞台。

希望我是错的,毕竟我们曾有过一段辉煌历程。
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这不是认真不认真的问题……但如果一个模型在它从未接触过的问题上失败了,而另一个模型成功了……那么在现实世界中到底哪个模型会更有用呢?  
2025-8-9 15:36:00
我希望不是这样,但他们固执地拒绝接受资金并快速扩张,无疑错失了一个利用爆款大赚一笔的绝佳机会。直到如今,DeepSeek仍然不具备多模态能力,想想这真是不可思议。不过谁也说不准……
2025-8-9 15:57:25
它们是我用来评估人工智能模型的逻辑测试题!如果我把它们公开,它们就完全没用了。通过这类测试,我通常能够看出哪个模型在处理意外情况或新问题时表现更出色……因为已知的问题对模型来说很容易答对。
2025-8-10 12:40:12
我认为他们团队的大部分精力都放在让其在中国硬件上运行得更好,以实现更好的训练效果。  
2025-8-10 23:04:40
我刚刚问了Kimi v2谁是最棒的,看起来它们之间只有些细微差别,所以Deeps并非是不堪一击的“死马”,它在“数学思维”方面甚至比其他的还要出色。而且我在某处读到,他们很可能在今年秋天会获得一批新的人工智能硬件,所以我不会否定Deeps,它仍然很厉害。  
2025-8-11 00:34:52
对于一些数学/机器学习相关的问题,DeepSeek R1、Grok和Sonnet Thinking是表现出色的,而所有的ChatGPT模型以及其他20个顶尖人工智能模型表现欠佳。DeepSeek R1给出答案可能需要较长时间,但与例如o3/o1/o4  mini等模型不同,它往往能给出准确率高且信息充分的答案。  
2025-8-11 08:10:39
😂😂😂
2025-8-11 10:10:40
双子座2.5 Pro和O3解决了哪些R1没有解决的问题?你能跟我们说说吗?
2025-8-11 16:49:34
你有什么例子吗?我想自己测试一下。
这真的不是为了取悦投资者,而是为了占据很大一部分市场份额,进而为他们提供所需的数据,让模型变得更完善。  
2025-8-12 19:17:57
在我这边,我尝试过很多不同的人工智能,几乎在所有方面,DeepSeek都是表现最出色的。它回复确实需要一些时间,但与其他人工智能相比,其给出的答案往往都是一流的。  
2025-8-13 14:55:49
DeepSeek从未秉持过需要取悦投资者的理念……
他们的理念是在除质量之外没有其他压力的情况下进行创新!!
对DeepSeek而言,资金从来都不是问题……
唯一的问题出在处理环节,因为美国加强了对芯片的限制……  
2025-8-13 15:21:11
为满足中国市场需求,订购了30万个H20芯片。希望一切顺利!他们无需详细解释,但要是能有个大致的规划就好了。  
2025-8-14 09:24:02
我们的品味大相径庭,我极其不喜欢那些人的写作风格。  
2025-8-14 09:51:02
H20在H100计算能力中占比10%。没有商业公司会购买H20。它只面向机构。英伟达(DS 推测为英伟达,这里可能表述有误)可以购买二手硬件。  
2025-8-15 08:33:59
缩放RL需要实际的计算资源,他们目前还没有实现规模化。
2025-8-15 19:18:05
我猜他们 probably 在等 ChatGPT 5 发布,不过现在 Gemini 的深度思考能力提升了不少,希望 DeepSeek 也做好了准备。自从 R1 出来之后,大把的资金和人才都往这个方向涌,他们肯定憋着有什么大动作。最近行业里动静挺多的,也许他们只是在等局势稍微稳定一点再出手吧。
2025-8-15 19:28:03
他们是看不起 DeepSeekR1 这个模型,还是说只是针对那个 5 月 28 号更新的版本(DeepSeekR10528)?
2025-8-16 00:19:07
“AI” 不过是大众追捧的又一个新高度,有点像编程界的色情片,让人上瘾。还是给下一个模型留点兴奋感吧。
2025-8-16 03:26:05
R10528在各项指标上都超过了Gemini 2.5 Pro,  
而Gemini 2.5 Pro可以在Google AI Studio上免费使用。  那为啥还要用DeepSeek的R10528呢?  
给你一个理由:本地部署更灵活、数据更安全。  如果你对数据隐私要求比较高,或者需要在本地环境跑模型,  
那R10528这种支持本地部署的模型就更有优势了。  
而且性能还比Gemini 2.5 Pro更强,一举两得~
2025-8-17 05:46:19
就是我之前问过的一些比较复杂的数学或者经济类的问题。
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