DeepSeek 在海内外搅起的惊涛巨浪，余波仍在汹涌。当中国大模型撕开硅谷的防线之后，在预设中总是落后半拍的中国 AI 军团，这次竟完成了一次反向技术输出，引发了全球范围内复现 DeepSeek 的热潮。
近日，来自香港科技大学、南洋理工大学等机构的研究团队最新成果让这一设想成为现实。他们提出的 SelfDefend 框架，让大语言模型首次拥有了真正意义上的 ' 自卫能力 '，能够有效识别和抵御各类越狱攻击，同时保持极低的响应延迟。
DeepSeek火了之后，知名科技主播Lex Fridman，找了两位嘉宾，从 DeepSeek 及其开源模型 V3 和 R1 谈到了 AI 发展的地缘政治竞争，特别是中美在 AI 芯⽚与技术出⼝管制上的博弈。5 个小时的对谈，基于「赛博禅心」的翻译版本，我们精选出了5 万字，基本把 DeepSeek 的创新、目前 AI 的算力问题、AI 训练和蒸馏、以及产品落地等都聊透了。建议收藏后仔细阅读。
前两天我也连更两篇，写了怎么用硅基流动的API、秘塔联网搜索调用R1。虽然这俩体验起来都很不错，可很多人还是觉得DeepSeek官方版的最好，就想用官方的，确实这也没毛病。但是DeepSeek官方那边，这两天当然还是很卡。
就在不久前，飞书也宣布接入了 DeepSeek-R1，这相当于在我们日常熟悉的办公软件中又探索出了一种全新的 AI 交互方式。
DeepSeek的含金量还在上升，一个半个周末过去发生这些大事：国家超算互联网平台上线DeepSeek-R1，最高支持671B的满血版。达摩院玄铁芯片成功适配DeepSeek-R1系列蒸馏模型，在RISC-V架构CPU和端侧平台打开新的应用空间。
「慢思考」（Slow-Thinking），也被称为测试时扩展（Test-Time Scaling），成为提升 LLM 推理能力的新方向。近年来，OpenAI 的 o1 [4]、DeepSeek 的 R1 [5] 以及 Qwen 的 QwQ [6] 等顶尖推理大模型的发布，进一步印证了推理过程的扩展是优化 LLM 逻辑能力的有效路径。
我前几天也一直在写DeepSeek的使用教程，想选出尽量最简单最好上手的方式让大家都能舒服的体验这波热潮。但是我发现，自第一天干崩硅基流动、第二天干崩秘塔AI搜索后，涌现出来的三方平台越来越多了，写不完，根本写不完。
就在刚刚，AIME 2025 I数学竞赛的大模型参赛结果出炉，o3-mini取得78%的最好成绩，DeepSeek R1拿到了65%，取得第四名。然而一位教授却发现，某些1.5B小模型竟也能拿到50%，莫非真的存在数据集污染？
DeepSeek 的最新模型 DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 都属于 MoE（混合专家）架构，并在开源世界产生了较大的影响力。特别是 2025 年 1 月开源的 DeepSeek-R1，模型性能可挑战 OpenAI 闭源的 o1 模型。
