在大语言模型的竞争中，数学与代码推理能力已经成为最硬核的“分水岭”。从 OpenAI 最早将 RLHF 引入大模型训练，到 DeepSeek 提出 GRPO 算法，我们见证了强化学习在推理模型领域的巨大潜力。
软件+硬件的全链路国产 AI 体系来了？ 这几天，不论国内国外，人们都在关注 DeepSeek 发布的 V3.1 新模型。
自从 GPT-5 发布后，DeepSeek 创始人梁文锋就成了 AI 圈最「忙」的人。
DeepSeek V3.1和V3相比，到底有什么不同？官方说的模模糊糊，就提到了上下文长度拓展至128K和支持多种张量格式，但别急，我们已经上手实测，为你奉上更多新鲜信息。
DeepSeek V3.1新版正式上线，上下文128k，编程实力碾压Claude 4 Opus，成本低至1美元。在昨晚，DeepSeek官方悄然上线了全新的V3.1版本，上下文长度拓展到128k。本次开源的V3.1模型拥有685B参数，支持多种精度格式，从BF16到FP8。
没等到Deepseek R2，DeepSeek悄悄更新了V 3.1。官方群放出的消息就提了一点，上下文长度拓展至128K。128K也是GPT-4o这一代模型的处理Token的长度。因此一开始，鲸哥以为从V3升级到V 3.1，以为是不大的升级，鲸哥体验下来还有惊喜。
AI能像科幻电影中的先知一样预测未来吗？一个名为「Prophet Arena」的全新基准测试，正通过预测真实世界事件来评估AI的「预言」能力。
用过 DeepSeek-R1 等推理模型的人，大概都遇到过这种情况：一个稍微棘手的问题，模型像陷入沉思一样长篇大论地推下去，耗时耗算力，结果却未必靠谱。现在，我们或许有了解决方案。
GPT-5刚发布没多久，DeepSeek-R2就快来了，好热闹的8月份！ DeepSeek预计将于8月发布其新一代旗舰模型DeepSeek-R2。
年初，DeepSeek 前脚带来模型在推理能力上的大幅提升，Manus 后脚就在全球范围内描绘了一幅通用 Agent 的蓝图。新的范本里，Agent 不再止步于答疑解惑的「镶边」角色，开始变得主动，拆解分析需求、调用工具、执行任务，最终解决问题……
