2025 年已过半，今年的大模型热度明显下降，关于基础模型的关注大多收敛到了 DeepSeek 与阿里通义上。相比之下，曾一度被标榜为大模型“国产替代”、信创之光的智谱 AI 所受到的关注度明显下降，过往高调的战略打法也渐显低迷。
仅靠提示词优化就能超越 DeepSeek 开发的 GRPO 强化学习算法？ 是的，你没有看错。近日上线 arXiv 的一篇论文正是凭此吸引了无数眼球。
Kimi 又火了，在 DeepSeek 的热闹中沉寂大半年后，Kimi K2 悄悄在 LMArena 竞技场中从 DeepSeek 手中，夺过了全球开源第一的宝座。
近日，由普林斯顿大学牵头，联合清华大学、北京大学、上海交通大学、斯坦福大学，以及英伟达、亚马逊、Meta FAIR 等多家顶尖机构的研究者共同推出了新一代开源数学定理证明模型——Goedel-Prover-V2。
最近大家有没有发现，好多店家开始用 DeepSeek 来营销了？
为什么 DeepSeek-V3 据说在大规模服务时快速且便宜，但本地运行时却太慢且昂贵？为什么有些 AI 模型响应很慢，但一旦开始运行就变得很快？
没等来 DeepSeek 官方的 R2，却迎来了一个速度更快、性能不弱于 R1 的「野生」变体！这两天，一个名为「DeepSeek R1T2」的模型火了！这个模型的速度比 R1-0528 快 200%，比 R1 快 20%。除了速度上的显著优势，它在 GPQA Diamond（专家级推理能力问答基准）和 AIME 24（数学推理基准）上的表现均优于 R1，但未达到 R1-0528 的水平。
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。
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？
几天前，没有预热，没有发布会，DeepSeek 低调上传了 DeepSeek R1（0528）的更新。
