DeepSeek：修订间差异
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| data1 = 杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司 | | data1 = 杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司 | ||
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| data7 = DeepSeek-V3、DeepSeek-R1 | | data7 = DeepSeek-V3、DeepSeek-R1 | ||
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2024年12月，DeepSeek发布DeepSeek-V3，该模型采用混合专家[[架构]]（Mixture of Experts, MoE），总参数量达6710亿，每次前向传播激活370亿参数，上下文窗口支持128K token。<ref name=":4">[https://www.bentoml.com/blog/the-complete-guide-to-deepseek-models-from-v3-to-r1-and-beyond The Complete Guide to DeepSeek Models: V3, R1, V4 and Beyond - BentoML]</ref> | 2024年12月，DeepSeek发布DeepSeek-V3，该模型采用混合专家[[架构]]（Mixture of Experts, MoE），总参数量达6710亿，每次前向传播激活370亿参数，上下文窗口支持128K token。<ref name=":4">[https://www.bentoml.com/blog/the-complete-guide-to-deepseek-models-from-v3-to-r1-and-beyond The Complete Guide to DeepSeek Models: V3, R1, V4 and Beyond - BentoML]</ref> | ||
2025年1月，DeepSeek发布推理模型DeepSeek-R1及其聊天应用。该模型通过大规模强化学习训练，在数学、代码与推理基准测试中达到与OpenAI o1相当的水平。<ref name=":4" />据Nature杂志报道，R1的发布"震撼了人工智能界"，并"立即证明美国在AI领域的领先优势并不像许多专家认为的那样大"。<ref name=":5">[https://en.gmw.cn/2025-12/09/content_38465661.htm DeepSeek founder Liang Wenfeng named to Nature's 10 - GMW.cn]</ref>同年12月，梁文锋入选Nature年度"十大人物"（Nature's 10）。<ref name=":5" /> | 2025年1月，DeepSeek发布推理模型DeepSeek-R1及其聊天应用。该模型通过大规模强化学习训练，在数学、代码与推理基准[[测试]]中达到与OpenAI o1相当的水平。<ref name=":4" />据Nature杂志报道，R1的发布"震撼了人工智能界"，并"立即证明美国在AI领域的领先优势并不像许多专家认为的那样大"。<ref name=":5">[https://en.gmw.cn/2025-12/09/content_38465661.htm DeepSeek founder Liang Wenfeng named to Nature's 10 - GMW.cn]</ref>同年12月，梁文锋入选Nature年度"十大人物"（Nature's 10）。<ref name=":5" /> | ||
2025年3月，DeepSeek发布V3-0324版本，改进了推理、网页开发与中文写作能力。同年5月发布R1-0528，推理能力显著提升，幻觉率降低45%至50%。<ref name=":4" />8月发布V3.1，引入混合思考模式，可在推理与非推理模式间切换。<ref name=":6">[https://magazine.sebastianraschka.com/p/technical-deepseek A Technical Tour of the DeepSeek Models from V3 to V3.2 - Sebastian Raschka]</ref>12月发布V3.2，采用非标准稀疏注意力变体。<ref name=":6" /> | 2025年3月，DeepSeek发布V3-0324版本，改进了推理、网页开发与中文写作能力。同年5月发布R1-0528，推理能力显著提升，幻觉率降低45%至50%。<ref name=":4" />8月发布V3.1，引入混合思考模式，可在推理与非推理模式间切换。<ref name=":6">[https://magazine.sebastianraschka.com/p/technical-deepseek A Technical Tour of the DeepSeek Models from V3 to V3.2 - Sebastian Raschka]</ref>12月发布V3.2，采用非标准稀疏注意力变体。<ref name=":6" /> | ||
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