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各位同学好，我是来自 Unlock-DeepSeek 开源项目团队的骆师傅。先说结论，我们（Datawhale X 似然实验室）使用 3 张 A800(80G) 计算卡，花了 20 小时训练时间，做出了可能是国内首批 DeepSeek R1 Zero 的中文复现版本，我们把它叫做 Datawhale-R1，用于 R1 Zero 复现教学。
春节期间，互联网上最火的不是春晚小品，也不是春节档电影，而是 DeepSeek。
围绕 DeepSeek 的谣言实在太多了。 面对 DeepSeek R1 这个似乎「一夜之间」出现的先进大模型，全世界已经陷入了没日没夜的大讨论。从它的模型能力是否真的先进，到是不是真的只用了 550W 进行训练，再到神秘的研究团队，每个角度都是话题。
整个过年，DeepSeek给我用的都卡炸了。 我自己在官方app和网页里，到现在也还是10条回复有8条是“服务器blabla，请稍后重试”。 每次见到这句话，我都想脑溢血。
过年这几天，DeepSeek 算是彻底破圈了，火遍大江南北，火到人尽皆知。虽然网络版和 APP 版已经足够好用，但把模型部署到本地，才能真正实现独家定制，让 DeepSeek R1 的深度思考「以你为主，为你所用」。
奥特曼罕见地承认了自己犯下的「历史错误」，LeCun发文痛批硅谷一大常见病——错位优越感。DeepSeek的终极意义在哪？圈内热转的这篇分析指出，相比R1，R1-Zero具有更重要的研究价值，因为它打破了终极的人类输入瓶颈！
一场改写AI历史的震撼对决正在上演！就在昨天，当DeepSeek R1还在用「降维打击」重构AI格局时，OpenAI王者回归之作o3-mini已悄然降临，用实力证明——王者，从未离场！
春节假期未过半，DeepSeek 掀起的巨浪还在影响着所有和人工智能有关的领域。 今天一觉醒来， DeepSeek R1 模型已经正式加入 Azure AI Foundry 和 GitHub 模型目录，开发人员可以快速地进行实验、迭代，并将这款热门模型集成到他们的工作流程中。
"Deepseek R1不就是一个参数更大的语言模型吗？随便问问题就行了，还需要什么特殊技巧？"——当你说出这句话时，是否意识到自己正像《西游记》里高举紫金葫芦的妖怪，对着齐天大圣叫嚣："我叫你的名字，你敢答应吗？"
昨晚，杭州大模型又双叒不睡，给大伙儿拜年啦～就在春晚直播进行时，阿里通义Qwen发布新春节礼第三弹：Qwen2.5-Max来袭，多个基准测试中超越当红炸子鸡DeepSeek V3。