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开云APP下载人工智能专题:后R1时代DeepSeek发展的三大阶段

2025-10-14
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开云APP下载人工智能专题:后R1时代DeepSeek发展的三大阶段

  DeepSeek在年初发布了R1以后,受到了各界普遍关注。后续来看,DeepSeek并没有如期发布更先进的模型R2,而是在进行更多小版本的更新换代。结合每个阶段的发展重点,我们将其划分为3个主要的发展阶段。

  阶段一:性能提升。DeepSeek在3月推出的V3-0324和5月推出的R1-0528,通过后训练实现了模型能力的提升,弥补了和头部模型之间的差距。

  阶段二:实现混合推理架构、Agent能力提升、与国产芯片协同优化。从8月以后,DeepSeek也顺应了海外混合推理架构和Agent能力提升的大趋势,推出了V3.1和V3.1-Terminus,Agent能力有了较大提升,思考效率也有提升。V3.1采用UE8M0FP8缩放格式训练,针对即将发布的下一代国产芯片设计,实现国产大模型和国产芯片协同设计的优化,对国产化芯片的应用起到积极的推动作用。

  阶段三:提效降价,国产适配加速。9月发布的V3.2-Exp,基于V3.1-Terminus构建,引入了新的注意力机制DSA,在保持模型性能的稳定的同时,在训练推理效率方面有了较大的提升,带来了模型较大幅度的降价。考虑到当前大模型之间能力差距在缩小,成本的下降意味着模型具有更好的性价比和可推广性,也将促进应用端实现更多功能的落地。DeepSeek新兴AI编程语言选用TileLang这个新兴AI编程语言,可以实现对不同硬件平台的支撑,极大地改善了国产卡目前所面对的CUDA带来的生态壁垒问题,为国产大模型软硬件生态建立起到了极大的推动作用。发布的当天,国产芯片华为昇腾和寒武纪同步宣布完成对V3.2-Exp的零日适配,国产AI产业从“单点突破”迈向“系统协同”的又一个标志性事件。

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