大家周末好呀！MiniMax 本周也像之前OpenAI 和 DeepSeek开启了一次为期 5 天的发布周，发布了不少干货。
今年 4 月，围绕“华为芯片效率是否超越国际主流 AI 芯片和架构”的问题，网上曾引发一场激烈争论。
Era of Experience 这篇文章中提到：如果要实现 AGI， 构建能完成复杂任务的通用 agent，必须借助“经验”这一媒介，这里的“经验”就是指强化学习过程中模型和 agent 积累的、人类数据集中不存在的高质量数据。
测试时扩展（Test-Time Scaling）极大提升了大语言模型的性能，涌现出了如 OpenAI o 系列模型和 DeepSeek R1 等众多爆款。那么，什么是视觉领域的 test-time scaling？又该如何定义？
1.93bit量化之后的 DeepSeek-R1（0528），编程能力依然能超过Claude 4 Sonnet？
几天前，没有预热，没有发布会，DeepSeek 低调上传了 DeepSeek R1（0528）的更新。
DeepSeek 猝不及防地更新了，不是 R2，而是 R1 v2。
近半年来，OpenAI 形象开始变得灰暗： 团队骨干相继离职引发猜疑、组织转型遭受口诛笔伐、GPT-4.5/Sora 等模型表现不及预期，还有被 DeepSeek R1 打破的叙事神话……
今天，我们正式发布 DeepSeek-R1，并同步开源模型权重。DeepSeek-R1 遵循 MIT License，允许用户通过蒸馏技术借助 R1 训练其他模型。DeepSeek-R1 上线API，对用户开放思维链输出，通过设置 `model='deepseek-reasoner'` 即可调用。
“以前需要3个月开发的网站，现在用Luna，只需3小时。”
