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邵陽市大祥區(qū)、上海市普陀區(qū)、鄭州市二七區(qū)、常州市天寧區(qū)、巴中市恩陽區(qū)
惠州市惠城區(qū)、文昌市會文鎮(zhèn)、太原市尖草坪區(qū)、南陽市桐柏縣、廣西桂林市永??h、東營市東營區(qū)、黃石市陽新縣、蘇州市張家港市
西安市周至縣、徐州市泉山區(qū)、上饒市廣信區(qū)、海北剛察縣、齊齊哈爾市龍江縣、廣西梧州市蒙山縣、淄博市周村區(qū)
陽江市陽西縣、湘西州瀘溪縣、寧夏銀川市靈武市、中山市小欖鎮(zhèn)、安陽市內黃縣、臺州市路橋區(qū)、葫蘆島市綏中縣、阿壩藏族羌族自治州汶川縣、自貢市沿灘區(qū)、舟山市岱山縣
潮州市湘橋區(qū)、南陽市內鄉(xiāng)縣、臨高縣博厚鎮(zhèn)、潮州市饒平縣、麗水市云和縣、葫蘆島市綏中縣
撫州市黎川縣、郴州市資興市、內蒙古通遼市霍林郭勒市、渭南市大荔縣、昆明市盤龍區(qū)、安陽市北關區(qū)、迪慶香格里拉市
文山西疇縣、怒江傈僳族自治州福貢縣、巴中市南江縣、福州市羅源縣、銅陵市樅陽縣
湘潭市韶山市、寶雞市鳳縣、邵陽市北塔區(qū)、文山廣南縣、麗江市玉龍納西族自治縣、內蒙古包頭市昆都侖區(qū)、文山文山市、無錫市濱湖區(qū)、阿壩藏族羌族自治州壤塘縣、南陽市方城縣
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眉山市彭山區(qū)、五指山市毛陽、黃石市黃石港區(qū)、濟南市槐蔭區(qū)、隴南市文縣、海南同德縣、涼山越西縣、鷹潭市余江區(qū)、鶴壁市山城區(qū)、洛陽市孟津區(qū)
內蒙古赤峰市阿魯科爾沁旗、長沙市寧鄉(xiāng)市、聊城市東昌府區(qū)、萬寧市三更羅鎮(zhèn)、鶴崗市向陽區(qū)、廣西防城港市港口區(qū)、大理彌渡縣
晉中市太谷區(qū)、昆明市五華區(qū)、淮安市金湖縣、荊門市掇刀區(qū)、贛州市尋烏縣
鄂州市梁子湖區(qū)、湘西州保靖縣、大同市靈丘縣、蘇州市姑蘇區(qū)、定安縣雷鳴鎮(zhèn)、肇慶市懷集縣、鎮(zhèn)江市丹徒區(qū)
邵陽市綏寧縣、黑河市愛輝區(qū)、忻州市原平市、黔南甕安縣、常德市臨澧縣、內蒙古烏蘭察布市興和縣、馬鞍山市當涂縣、臨滄市永德縣
貴陽市息烽縣、廈門市湖里區(qū)、定安縣龍湖鎮(zhèn)、齊齊哈爾市泰來縣、湘西州永順縣、深圳市寶安區(qū)、阿壩藏族羌族自治州茂縣、開封市鼓樓區(qū)、廣西賀州市平桂區(qū)
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媲美OpenAI o3,DeepSeek深夜開源新版R1模型|界面新聞 · 科技
大模型明星企業(yè)DeepSeek深夜“上新”。據(jù)AIGC開放社區(qū),5月29日凌晨,DeepSeek開源了R1最新0528版本。DeepSeek目前沒有對該版本進行任何說明,又只是“悄悄”地開放了模型。估計很快會放出模型卡介紹更多功能。但已經(jīng)有網(wǎng)友迫不及待的對新版R1進行測試,在著名代碼測試平臺Live CodeBench中顯示,其性能可以媲美OpenAI最新的o3模型高版本。也有網(wǎng)友對新版R1的風格進行了測試,幾乎和OpenAI的o3差不多。
此前,DeepSeek在官方交流群中發(fā)布通知:DeepSeek R1模型已完成小版本試升級,歡迎前往官方網(wǎng)頁、App、小程序測試(打開深度思考),API接口和使用方式保持不變。DeepSeek曾在今年3月對V3模型進行小版本升級,同樣是通過官方交流群率先宣布,隨后公布了具體更新內容。
3月25日晚,DeepSeek在官方賬號上正式宣布V3模型完成小版本升級的消息,并介紹了新版本DeepSeek-V3-0324模型的提升細節(jié),包括推理、前端開發(fā)、中文寫作等幾個方面的能力優(yōu)化。

彼時,據(jù)海外專業(yè)AI模型評測機構最新排名,新版V3模型是得分最高的非推理模型,超過xAI的Grok3和OpenAI的GPT-4.5(preview)。
關于此次最新升級的R1模型,據(jù)中國基金報報道,據(jù)用戶反饋,DeepSeek升級后的模型,思維鏈 (CoT) 的行為似乎發(fā)生了顯著變化。
也有用戶總結了更新后的幾個亮點,其中包括:現(xiàn)在像Google模型一樣進行深度推理;改進寫作任務——更自然、格式更好;獨特的推理風格——不僅快速,而且深思熟慮;長時間思考——每個任務最多30~60分鐘。


DeepSeek于今年1月正式發(fā)布高性能開源推理大語言模型R1,該模型在數(shù)學推理、編程、邏輯分析等領域表現(xiàn)亮眼,以極低成本實現(xiàn)對OpenAI o1等閉源模型的性能對標,迅速成為全球AI領域焦點,引發(fā)熱議。
相比于此次小版本升級的R1大模型,外界更期待DeepSeek推出R2模型。此前,有許多關于R2大模型的傳聞出現(xiàn),比如“參數(shù)規(guī)模被曝達到驚人的1.2萬億,相比前代R1的6710億參數(shù)幾乎翻倍等”。但截至目前,并未獲得官方證實。
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