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。
阿里Qwen3凌晨开源，正式登顶全球开源大模型王座！它的性能全面超越DeepSeek-R1和OpenAI o1，采用MoE架构，总参数235B，横扫各大基准。这次开源的Qwen3家族，8款混合推理模型全部开源，免费商用。
最近，DeepSeek-R1 和 OpenAI o1/03 等推理大模型在后训练阶段探索了长度扩展（length scaling），通过强化学习（比如 PPO、GPRO）训练模型生成很长的推理链（CoT），并在奥数等高难度推理任务上取得了显著的效果提升。
4月25日，昆仑万维发布最新财报，2024年营收56.62亿元，同比增长15.2%，净利润亏损15.95亿元，同比下跌226.8%。这也是上市十年，昆仑万维首度亏损的一年。
OpenAI 的 o1 系列模型、Deepseek-R1 带起了推理模型的研究热潮，但这些推理模型大多关注数学、代码等专业领域。
OpenAI 的 o1 系列和 DeepSeek-R1 的成功充分证明，大规模强化学习已成为一种极为有效的方法，能够激发大型语言模型（LLM) 的复杂推理行为并显著提升其能力。
当前，强化学习（RL）方法在最近模型的推理任务上取得了显著的改进，比如 DeepSeek-R1、Kimi K1.5，显示了将 RL 直接用于基础模型可以取得媲美 OpenAI o1 的性能不过，基于 RL 的后训练进展主要受限于自回归的大语言模型（LLM），它们通过从左到右的序列推理来运行。
就在昨天，深耕语音、认知智能几十年的科大讯飞，发布了全新升级的讯飞星火推理模型 X1。不仅效果上比肩 DeepSeek-R1，而且我注意到一条官方发布的信息——基于全国产算力训练，在模型参数量比业界同类模型小一个数量级的情况下，整体效果能对标 OpenAI o1 和 DeepSeek R1。
OpenAI新模型发布后，大家体感都幻觉更多了。甚至有人测试后发出预警：使用它辅助编程会很危险。当大家带着疑问仔细阅读System Card，发现OpenAI官方也承认了这个问题，与o1相比o3幻觉率是两倍，o4-mini更是达到3倍。
o3编码直逼全球TOP 200人类选手，却存在一个致命问题：幻觉率高达33%，是o1的两倍。Ai2科学家直指，RL过度优化成硬伤。
