2025 年 1 月 20 日，DeepSeek（深度求索）正式发布了 DeepSeek-R1 模型，并由此开启了新的开源 LLM 时代。在 Hugging Face 刚刚发布的《「DeepSeek 时刻」一周年记》博客中，DeepSeek-R1 也是该平台上获赞最多的模型。
GRPO 是促使 DeepSeek-R1 成功的基础技术之一。最近一两年，GRPO 及其变体因其高效性和简洁性，已成为业内广泛采用的强化学习算法。
如今，以 DeepSeek-R1 为代表的深度思考大模型能够处理复杂的推理任务，而DeepSearch 作为深度思考大模型的核心搜索器，在推理过程中通过迭代调用外部搜索工具，访问参数边界之外的最新、领域特定知识，从而提升推理的深度和事实可靠性。
开源模型再次迎来一位重磅选手，就在刚刚，小米正式发布并开源新模型 MiMo-V2-Flash。
12 月 1 日，DeepSeek 一口气发布了两款新模型：DeepSeek-V3.2 和 DeepSeek-V3.2-Speciale。几天过去，热度依旧不减，解读其技术报告的博客也正在不断涌现。知名 AI 研究者和博主 Sebastian Raschka 发布这篇深度博客尤其值得一读，其详细梳理了 DeepSeek V3 到 V3.2 的进化历程。
就在前天，DeepSeek 一口气上新了两个新模型，DeepSeek-V3.2 和 DeepSeek-V3.2-Speciale。
今天推荐一个 Dense Image Captioning 的最新技术 —— CapRL (Captioning Reinforcement Learning)。CapRL 首次成功将 DeepSeek-R1 的强化学习方法应用到 image captioning 这种开放视觉任务，创新的以实用性重新定义 image captioning 的 reward。
年初的 DeepSeek-R1，带来了大模型强化学习（RL）的火爆。无论是数学推理、工具调用，还是多智能体协作，GRPO（Group Relative Policy Optimization）都成了最常见的 RL 算法。
刚刚，DeepSeek 推出了全新的视觉文本压缩模型 DeepSeek-OCR。 该模型最大的突破在于极高的压缩效率： 20 个节点每天可处理 3300 万页数据，硬件要求仅为 A100-40G。
昨天，深度求索刚刚开源 DeepSeek-V3.2-Exp。今天，另一国产大模型之光智谱 AI 也正式发布了旗下新一代旗舰模型 GLM-4.6，刚好撞车 Claude Sonnet 4.5。但有一点不同，智谱的 GLM-4.6 会继续开源，它即将上线 Hugging Face、ModelScope 等平台，遵循 MIT 协议。
