DeepSeek公布新一代大言语模型DeepSeek (deepseek)

9月29日，深度求索公司正式公布新一代大言语模型DeepSeek-V3.2-Exp，并于HuggingFace平台同步开源，模型引入稀疏 Attention 架构，这种架构能够降低计算资源消耗并优化模型推理效率。

随后，华为昇腾、、均同步宣布成功适配，其中昇腾成功0day支持并开源推理代码，寒武纪成功适配且开源推理引擎，海光信息达成无缝适配与深度调优，共同以软配件协同助力国产AI生态展开。

据“华为计算”微信群众号信息，昇腾已加快基于vLLM/SGLang等推理框架成功适配部署，成功DeepSeek-V3.2-Exp 0day支持，并面向开发者开源一切推理代码和算子成功。

寒武纪在官方微信号宣布，已同步成功对深度求索公司最新模型DeepSeek-V3.2-Exp的适配，并开源大模型推理引擎vLLM-MLU源代码。依附DeepSeek-V3.2-Exp带来的全新DeepSeek Sparse Attention机制，叠加寒武纪的极致计算效率，可大幅降低长序列场景下的训推本钱。

海光信息同日宣布其DCU成功无缝适配+深度调优，做到大模型“零等候”部署。海光信息表示，基于GPGPU架构弱小的生态优点，与编程开发软件栈DTK的特性，DeepSeek-V3.2-Exp在海光DCU上展现出优秀的性能，同时验证海光DCU高通用性、高生态兼容度及自主可控的技术优点。

DeepSeek 对开源人工智能的意义

DeepSeek对开源人工智能的意义

DeepSeek在2024年12月发布的开源大言语模型（LLMs）DeepSeek-V3和DeepSeek-R1，对开源人工智能范围发生了深远影响。 以下从多个方面详细论述DeepSeek对开源人工智能的意义。

一、推进开源人工智能模型的开展

DeepSeek-V3和R1的发布，标志着开源人工智能模型在性能和性能上取得了严重打破。 这两个模型在发布后迅速取得了人工智能社区的普遍关注，并在HuggingFace等平台上发生了少量基于它们的衍生模型。 这些模型的出色表现，不只证明了开源模型在性能上可以与闭源模型相媲美，甚至在某些方面还逾越了闭源模型。 这极大地推进了开源人工智能模型的开展，使得更多开发者能够介入到开源模型的研发和运行中来。

二、降低人工智能技术的门槛

DeepSeek将模型不要钱提供应任何人经常使用和修正，这一举措极大地降低了人工智能技术的门槛。 以往，由于高昂的研发本钱和复杂的技术门槛，很多企业和团体难以接触到顶尖的人工智能技术。 而DeepSeek的开源模型，使得更多人能够轻松失掉到这些技术，并将其运行到实践场景中。 这不只促进了人工智能技术的普及，还激起了更多创新运行的降生。

三、促进人工智能技术的交流与协作

DeepSeek的开源模型，为人工智能技术的交流与协作提供了关键平台。 在HuggingFace等平台上，开发者可以基于DeepSeek的模型启动二次开发，发明出更多具有创新性的运行。 同时，这些平台也成为了开发者之间交流和分享阅历的关键场所。 经过交流和协作，开发者可以共同处置技术难题，推进人工智能技术的不时提高。

四、应战传统的人工智能商业形式

DeepSeek的开源举措，对传统的人工智能商业形式构成了应战。 以往，很多人工智能企业经过销售闭源模型和相关服务来失掉利润。 而DeepSeek的开源模型，使得这些企业不得不重新审视自己的商业形式，并思索如何经过提供增值服务、定制化处置方案等方式来坚持竞争力。 这种竞争压力，将促使更多企业投入到开源人工智能的研发和运行中来，从而推进整个行业的安康开展。

五、推进人工智能技术的普及与落地

DeepSeek还提供了多种更小、更高效的主模型版本，称为“蒸馏模型”。 这些模型的参数更少，使其更容易在计算才干较弱的设备上运转。 这使得更多企业和团体能够在实践场景中运行人工智能技术，从而推进人工智能技术的普及与落地。 例如，YouTuber杰夫·吉灵曾经展现了在树莓派上运转DeepSeek R1的可行性，这进一步证明了开源模型在实践运行中的普遍适用性。

六、引发对开源模型透明度的讨论

虽然DeepSeek的开源模型在性能和性能上取得了清楚成就，但其在数据集和训练代码方面的透明度依然遭到一些质疑。 这引发了开源社区对开源模型透明度的讨论和关注。 一些开发者以为，完整的训练数据集和训练代码应该被地下，以便其他人能够验证和复现模型的结果。 而另一些开发者则以为，维护数据集和训练代码的隐私是合理的，由于这触及到知识产权和商业秘密等疑问。 这种讨论将有助于推进开源模型在透明度和隐私维护方面的进一步完善。

总结

综上所述，DeepSeek对开源人工智能的意义在于推进了开源模型的开展、降低了技术门槛、促进了交流与协作、应战了传统商业形式、推进了技术的普及与落地以及引发了对透明度的讨论。 这些影响不只体如今开源人工智能范围外部，还将对整团体工智能行业发生深远的影响。 未来，随着更多开源模型的发布和运行场景的不时拓展，开源人工智能将迎来愈加宽广的开展前景。

（注：图片展现了DeepSeek模型在实践运行中的场景，进一步证明了其开源模型在推进人工智能技术开展方面的关键作用。）

Deepseek R2来了，算力炒作新思绪！

DeepSeek R2预期剖析：

DeepSeek方案提早发布其新一代AI模型R2，这一信息惹起了普遍关注。 据媒体报道，DeepSeek正在努力尽快推出R2，以展现其在编程才干和多言语推理方面的优化。 以下是对R2的预期剖析：

一、优化算力本钱

DeepSeek R2的发布，大约率是在优化算力本钱的前提下，继续启动优化。 这意味着DeepSeek在处置优化疑问方面有着出色的才干，能够进一步降低计算本钱。 经过采用混合专家（MoE）和多头潜在留意力（MLA）等技术，DeepSeek曾经大大降低了计算本钱，而R2的发布将进一步安全这一优势。

二、中低端算力芯片的受益者

DeepSeek R2的发布，将为中低端算力芯片提供更多的务工时机。 在以往，大厂普遍追求高性能的算力芯片，而中低端芯片往往被无视。 但是，随着DeepSeek R2的发布，这些芯片在现有算力的基础上，或许进一步极限压榨出GPU的潜力，使得它们能够满足大厂的需求。

特别是关于那些遭到出口限制的高性能芯片，如英伟达的H200，DeepSeek R2的发布将使得它们在中国市场的竞争力失掉优化。 即使这些芯片经过削弱，但在R2版本的加持下，其算力都或许变得过剩，从而满足大厂的需求。

三、国产芯片的机遇

DeepSeek R2的发布，也将为国产芯片带来机遇。 随着大厂对算力需求的不时参与，国产芯片在改良良率、优化性能等方面也在不时努力。 华为最新升腾（Ascend）系列AI芯片的良率曾经从一年前的20%倍增至接近40%，这是一个清楚的提高。

在DeepSeek R2的加持下，国产芯片将能够更好地满足大厂的需求，从而进一步优化其市场竞争力。 同时，随着国产替代的减速推进，国产芯片在未来的开展前景将愈加宽广。

四、ASIC芯片的炒作

除了GPU和国产芯片外，ASIC芯片也或许成为未来炒作的热点。 ASIC芯片可以了解为弱化版的GPU，但与GPU相比，ASIC芯片具有能效比高、定制化水平强等优势，是边缘计算和特定义务场景的最佳处置方案。

随着DeepSeek R2的发布，大厂对算力的需求将进一步参与，而ASIC芯片作为高效能的处置方案，将遭到更多的关注。 因此，未来ASIC芯片的市场需求有望进一步优化，从而带动相关公司的股价下跌。

五、研讨板块方向

在研讨板块方向时，国产替代是一个好选择。 随着国产替代的减速推进，相关公司的业绩有望失掉进一步优化。 同时，端测范围也是值得关注的重点方向之一。 随着AI眼镜等新配件的加持，端测范围将迎来更多的开展机遇。

综上所述，DeepSeek R2的发布将带来算力方向的下沉炒作。 在国产替代和端测范围的加持下，相关公司的股价有望失掉进一步优化。 因此，投资者可以亲密关注这些范围的开展灵活，以掌握未来的投资时机。

DeepSeek发布DeepSeek-Prover-V2：打破方式化壁垒，引领AI智能定理证明新纪元

DeepSeek发布DeepSeek-Prover-V2：打破方式化壁垒，引领AI智能定理证明新纪元

DeepSeek-AI 团队最新推出的DeepSeek-Prover-V2，在AI智能定理证明范围取得了打破性进度。 该模型不只融合了自然言语推理的灵敏性与方式言语的严谨性，还经过创新的“子目的分解+强化学习”战略，成功打破了方式化壁垒，引领AI智能定理证明进入了一个全新的纪元。

一、模型背景与意义

大言语模型（LLM）近年来在数学范围取得了清楚进度，特别是在自然言语链式思索（Chain-of-Thought, CoT）战略的加持下，能够经过逐渐推理优化数学题解的准确性与可解释性。 但是，当这种非方式的推理运行到定理证明时，常因缺乏严谨的逻辑结构而无法被方式验证系统如Lean所接受。 DeepSeek-Prover-V2的推出，正是为了弥合自然言语推理与方式逻辑之间的鸿沟，推进AI在方式定理证明方面取得实质性进度。

二、模型创新点

三、实验结果与性能

DeepSeek-Prover-V2在多个威望数据集上取得了打破性效果。 在miniF2F基准测试中，模型以88.9%的最高经过带抢先同类一切开源模型。 在本科教材正式化疑问集ProofNet-test中，模型以37.1%的经过率清楚逾越一切对比模型。 在Putnam竞赛疑问集中，模型处置了49题，抢先于Goedel-Prover、STP等竞品。 此外，在CombiBench组合数学疑问评价中，模型也展现了良好的范围泛化才干。

四、结论与展望

DeepSeek-Prover-V2的成功推出，标志着AI在智能定理证明范围取得了关键进度。 其创新点包括结合自然言语推理与方式言语结构的一致流程、冷启动数据分解机制与课程学习战略、子目的分解驱动的推理强化学习以及两种推理形式的协同退化。 未来，DeepSeek-AI团队方案将其拓展至更高难度的IMO级疑问，进一步推进AI走向类人逻辑思想。

以上内容展现了DeepSeek-Prover-V2在AI智能定理证明范围的创新效果和出色性能。 随着技术的不时提高和运行场景的拓展，置信AI在方式定理证明方面将取得愈加辉煌的成就。