大型推理模型（如 OpenAI-o1、DeepSeek-R1）展现了强大的推理能力，但其静态知识限制了在复杂知识密集型任务及全面报告生成中的表现。为应对此挑战，深度研究智能体 WebThinker 赋予 LRM 在推理中自主搜索网络、导航网页及撰写报告的能力。
随着DeepSeek的横空出世，行业竞争加剧，无论是AI原生企业还是转型中的互联网巨头，都面临战略路径的重新校准。这一现象引发了行业的连锁反应：一方面，头部企业加速产品迭代和推广；另一方面，部分企业由于战略失误和反应缓慢开始面临用户流失风险。在这样的竞争环境下，企业的战略选择显得尤为关键。成功的AI公司通常具备三大核心能力：精准的战略定位、快速的调整能力以及高效的执行落地。
国产大模型进步的速度早已大大超出了人们的预期。年初 DeepSeek-R1 爆火，以超低的成本实现了部分超越 OpenAI o1 的表现，一定程度上让人不再过度「迷信」国外大模型。
在春节和五一尝试使用DeepSeek做旅行规划后，Wendy还是决定重新用回Excel。今年春节带父母去北京的她，按照DeepSeek给出的旅行规划，从上午到晚上制定了精确到小时的行程。 但令Wendy没想到的是，最终她和父母仅完成了规划中的两个景点，原因在于不确定的路况、游览人数过多以及父母的疲惫，让DeepSeek错误预测了时间。
今天凌晨，全球著名大模型整合应用平台Poe发布了，2025年春季AI模型使用趋势报告。
DeepSeek最新论文深入剖析了V3/R1的开发历程，揭示了硬件与大语言模型架构协同设计的核心奥秘。论文展示了如何突破内存、计算和通信瓶颈，实现低成本、高效率的大规模AI训练与推理。不仅总结了实践经验，还为未来AI硬件与模型协同设计提出了建议。
中国基础大模型市场，彻底变天了！如今牌桌上的玩家已经变成了「基模五强」——字节、阿里、阶跃星辰、智谱和DeepSeek。接下来的巅峰之战，关键制胜点又会在哪里？
长思维链让大模型具备了推理能力，但如果过度思考，就有可能成为负担。
今年3月，DeepSeek迅速席卷全国医疗机构。据不完全统计，短短一个月内全国已经有 超300家 医院完成DeepSeek的本地部署，遍布北京、上海、安徽、四川、广东、河北、湖南、江苏等二十多个省市和自治区。
“DeepSeek告诉我们，投流的逻辑是不成立的。”5月8日，久不露面的阶跃星辰CEO姜大昕，出现在北京的一场媒体沟通会上“在多模态领域，如果任何一个方面有短板，都会延缓探索AGI进程。”姜大昕给出了一个鲜明的判断。过去一年中，他在不同场合都在反复提及：多模态是实现AGI的必经之路
