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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。
在今年 2 月的 DeepSeek 开源周中，大模型推理过程中并行策略和通信效率的深度优化成为重点之一。在今年 2 月的 DeepSeek 开源周中，大模型推理过程中并行策略和通信效率的深度优化成为重点之一。
关注医疗、面向大众
一个残酷的事实—— 企业内部跟上AI时代，真的不是选个模型来让大家用就完事了。
在今年，DeepSeek R1火了之后。
北大DeepSeek联合发布的NSA论文，目前已被ACL 2025录用并获得了极高评分，甚至有望冲击最佳论文奖。该技术颠覆传统注意力机制，实现算力效率飞跃，被誉为长文本处理的革命性突破。
部署超大规模MoE这件事，国产芯片的推理性能，已经再创新高了—— 不仅是“英伟达含量为0”这么简单，更是性能全面超越英伟达Hopper架构！
当技术范式重构，强者也不得不重新起跑。
梁文锋亲自参与的DeepSeek最新论文，来了！
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。