您对“思维链”（Chain-of-Thought）肯定不陌生，从最早的GPT-o1到后来震惊世界的Deepseek-R1，它通过让模型输出详细的思考步骤，确实解决了许多复杂的推理问题。但您肯定也为它那冗长的输出、高昂的API费用和感人的延迟头疼过，这些在产品落地时都是实实在在的阻碍。
随着DeepSeek R1、Kimi K2和DeepSeek V3.1混合专家（MoE）模型的相继发布，它们已成为智能前沿领域大语言模型（LLM）的领先架构。由于其庞大的规模（1万亿参数及以上）和稀疏计算模式（每个token仅激活部分参数而非整个模型），MoE式LLM对推理工作负载提出了重大挑战，显著改变了底层的推理经济学。
不止贴「AI生成」标签
不卷参数的专业模型，会不会被通用大模型取代？ 在医疗领域，这个疑问正在被打破。
近期，多模态大模型在图像问答与视觉理解等任务中进展迅速。随着 Vision-R1 、MM-Eureka 等工作将强化学习引入多模态推理，数学推理也得到了一定提升。
继Kaggle Game Arena的淘汰赛后，国际象棋积分赛成果出炉！OpenAI o3以人类等效Elo 1685分傲视群雄，而Grok 4和Gemini 2.5 Pro紧随其后。DeepSeek R1和GPT-4.1、Claude Sonnet-4、Claude Opus-4并列第五。
DeepSeek-V3.1官宣了，作为首款「混合推理」模型，将开启智能体新时代。新模型共有671B参数，编码实力碾压DeepSeek-R1、Claude 4 Opus，登顶编程开源第一。
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。
近年来，AI大模型在数学计算、逻辑推理和代码生成领域的推理能力取得了显著突破。特别是DeepSeek-R1等先进模型的出现，可验证强化学习（RLVR）技术展现出强大的性能提升潜力。
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。
