Liang Wenfeng和Yang Zhilin再次“ RAN”

记者Yan Junten编辑Zhang Xiaodi在2月“碰撞”纸之后，Liang Wenfeng和Yang Zhilin在另一个大型模型轨道上相遇。 4月30日，DeepSeek启动了DeepSeek-Prover-V2的新模型，这是一种用于证明定理的特殊模型。 Prover-V2参数量表进一步扩展到671B（6710亿个标准参数），与上一代版本的V1.5的7B量表相比，它的量表增加了近一百倍，这使其在数学测试集中变得更好，更正确。例如，该模型的minif2f的传递速率达到88.9％，并且还从putnambnch（putnam Test）解决了49个问题。顺便说一句，在4月中旬，月球的黑暗面还推出了一个大型模型Kimina-Prover，以正式的理论证明，这是Kimi Team和Numina共同制作的大型模型。该产品还具有开放的资源模型，该模型将1.5B和7B参数的版本提炼。该模型的minif2f通过率为80.7％，并且Putnambnchy测试标记是10个问题。与这两个相比，DeepSeek-Prover-V2发布了Minif2F测试率和Putnam测试的Kimine-Pro-Pro-Pro-Pro-Pro-Prover版本。值得注意的是，两家公司都在其技术报告中提到了对加强的研究。例如，Deptseek的标题是“ DeepSeek-Prover-V2：通过通过尺寸的分解来研究强化来促进正式的数学推理”，而本月黑暗部分的标题是“ Kimina-Prover Preview：基于刺激学习技术的大型正式理解模型”。在2月的两篇“碰撞”论文中，梁·温芬（Liang Wenfeng）和杨张林（Yang Zhilin）都是一套套装，而相同的公司专注于变形金刚的关注架构的最基本机制，即如何使模型变得更好。作为中国嘲笑领域最受欢迎的企业家，两者也面临着各种挑战。对于Liang Wenfeng，超过三mR1模型推出后，以DeepSeek的“魔术”吸引了外界的吸引力正在下降。开放的阿里巴巴模型很快就超过了DeepSeek。外界渴望期望其R2或V4模型可以提高其领先优势。对于Yang Zhilin和Yuezhi的黑暗面，Kimi因兽人和腾讯Yuanbao的怀疑面临挑战，并且还需要保持持续的变化。编程和数学，这是实施AGI的两种途径。 DeepSeek的创始人Liang Wenfeng在Agi躺下的道路上说，他们在接受三个方向进行的无措施采访时说：一个是数学和代码，第二个是多模式，第三个是自然语言本身。数学和代码是AGI测试的自然领域。这是一种去。这是一个封闭而验证的系统，可以通过自学实现高智力。另一方面，多模式需要参与人们的现实世界。他们仍然对所有可能能力。启动谚语V2模型允许各种DepSeek模型立即出现。该谚语的系列模型于2024年3月发布，在2024年8月在DeepSeek-Prover-V1.5（后来称为Proverbs-V1.5）上发布，并于2024年4月在DeepSeek-Prover-V2上进行了更新，于2024年4月。于2024年4月申请，并于6月至7月至V2至0614年7月至7月，并于7月上提升了7月，并在7月上提高了登记。 9月，将DeepSeek-V2-Chat和DeepSeek-Coder-V2组合在一起。升级的新型号是Deviceek-V2.5。 2024年12月，该模型在V3上进行了更新，并于今年3月升级为V3-0324。由1月20日发布的R1模型代表的构想的一般模型是低价，具有强大的语言识别性能。它的性能与数学，代码，语言和其他活动的自然识别的OpenAI O1的官方版本相媲美。根据Prover-V2的技术报告，它与其他DEPSEK模型的演变有关。其中，DeepSeek-PRover-V2-671b使用DeepSeek-V3作为正确修复的主要模型。例如，在寒冷的开始阶段，DeepSeek-V3在一系列MGA子目标中分解了复杂的问题，然后在思考过程的过程中合成了解决的子目标的证明，并伴随着DeepSeek-v3的逐渐推理，最初的冷启动是为了进行最初的冷启动，以进行促进的研究。算法工程师和Zhihu用户“小广告”告诉中国商人，当理解模型是推断时，他们需要做出复杂的想法。代码和数学模型可以尝试对模型的出色功能发展认识，因为已经证明了数学和代码结果。他认为，Prover-V2的启动与新R2或V4模型的启动没有必要的联系，这类似于独立模型的更新。他预测，R2模型类似于从GPT-O1到O3的过程。例如，就我而言设备的辅助部门可能是基于V3的，并改善了训练的影响，因此R2开发周期可能很短。但是V4是该更新的基本版本，R＆D周期可能更长，因为工程和培训方法的培训量可能会发生变化。目前，市场充满了对新DeepSeek模型的想象力和期望。市场上有传言称，R2模型将根据华为Ascend系列GPU芯片推出，但内部行业表示，这一消息不是很可靠。在NVIDIA H20芯片受到限制之后，很难在市场上找到上升系列。 “对于攀爬，如果用于大规模的研发模型，则可能不稳定。”与创业公司有关的另一个人告诉Tsin BusinessMana，华为上升筹码用于大型型号的培训。效果很平均，因为生态系统不是完美的，但是没有公关大型模型推理和扩展的问题。 DeepSeek和Kimi仍然可以保持领先地位吗？大型公司追求并超越了月球的深色和黑暗部分。以Yuezhi黑暗面的子公司Kimi为例。根据QuestMobile数据，Kimi在线不到一年。 2024年11月，其每月活跃用户超过2000万，仅次于杜巴的5600万。 QuestMobile的数据显示，到2025年2月底，AI Native Apps的前三名用户从Dubao，Kimi和Wen Xiaoyan转变为DeepSeek，Dubao和Tencent Yuanbao，分别为1.94亿，1.94亿，1.16亿，1.16亿和4200万。当您2月中旬时，腾讯Yuanbao宣布访问DeepSeek。随后，在一个多月的时间内，腾讯Yuanbao使用微信交通额外的产品来吸引交通和疯狂的交通购买和投资，这超过了Kimi的用户数量，他们成为第三个排名我产品。根据AppRowing数据，在今年的第一季度，Tencent Yuanbao的投资成本为14亿元人民币，Kimi的规模超过1.5亿元。当前，Kimi的最新举措是测试社区的内部功能，以提高用户的粘合剂。 DeepSeek也无法避免追逐甚至被大公司压倒的挑战。最近，阿里巴巴与大型型号表现出了强烈的竞争。 4月29日，阿里巴巴发布了新一代的汤蒂·Qianwen模型Qwen3。该模型称为第一个“混合推理模型”。这是与“快速思考”和“缓慢思考”集成的模型。参数量仅为DeepSeek-R1的1/3，其性能超过了诸如R1和OpenAI O1之类的同行产品。过去，Tsai Chongxin对DeepSeek发表了评论，后者告诉我们开放资源的价值。根据公共数据，阿里巴巴·塔利（Alibaba Talyi）开设了200多个型号，全球下载超过3亿，超过100,000个Qianwen的derivAtive模型超出了美国，并成为第一大开放资源模型。一位AI商人告诉中国的一位商人，DeepSeek受到了过多的关注，并获得了过多的组合。大型中国模型行业需要两个或三个领先的大型型号，而不是一个。目前，应鼓励该领域的竞争台和企业家精神。另一个重要的球员是百度。 4月25日，百度发布了Wenxin 4.5 Turbo和X1 Turbo的深层模型。这两个型号更强大，成本较低。罗宾·李（Robin Li）多次提到DeepSeek。他说DeepSeek并不强大。它只能处理单个文本，并且不了解多媒体内容，例如声音，图片和视频。同时，枪的率相对较高，因此在许多情况下都无法自信。 “ DeepSeek最大的问题是缓慢且昂贵。中国市场上的大多数API都更便宜，并且反应速度更快。”李扬Ong在新闻发布会上说。尽管如此，百度仍然决定学习DepSeek，今年2月，百度在6月30日决定开放Wenxin M系列库存4.5。更多的球员参加了大型模型的开放资源竞赛，但只有技术上最先进的球员才能指定标准。最近的热门新闻：回到Sohu看看更多