3月1日，潞晨科技官微发布了两则消息。先是宣布：“尊敬的用户，潞晨云将在一周后停止提供DeepSeek API服务，请尽快用完您的余额。如果没用完，我们全额退款。”后又发布消息：“感谢网友的热心提醒，Colossal-AI此前发布对DeepSeek-R1（671B）模型的LoRA微调，在参数加载过程中因参数名称不匹配的Bug导致Loss异常，已在GitHub线上修复。”
属于OpenAI的时代结束了？
随着 AI 能力的提升，一个常见的话题便是基准不够用了——一个新出现的基准用不了多久时间就会饱和，比如 Replit CEO Amjad Masad 就预计 2023 年 10 月提出的编程基准 SWE-bench 将在 2027 年饱和。
最近，英伟达开源了首个在Blackwell架构上优化的DeepSeek-R1，实现了推理速度提升25倍，和每token成本降低20倍的惊人成果。同时，DeepSeek连续开源多个英伟达GPU优化项目，共同探索模型性能极限。
斯坦福和普林斯顿研究者发现，DeepSeek-R1生成的自定义CUDA内核，完爆了o1和Claude 3.5 Sonnet，拿下总排名第一。虽然目前只能在不到20%任务上超越PyTorch Eager基线，但GPU编程加速自动化的按钮，已经被按下！
在实际应用中，我们常常需要模型输出具有严格结构的数据，比如生物制药生产记录、金融交易报告或医疗健康档案等。这种结构化输出的需求在生物制造、金融服务、医疗健康等严格监管的领域尤为重要。
即日起，北京时间每日00:30-08:30为错峰时段，API 调用价格大幅下调：DeepSeek-V3 降至原价的50%，DeepSeek-R1降至25%，在该时段调用享受更经济更流畅的服务体验。具体价格参看图2.
部署 DeepSeek 系列模型，尤其是推理模型 DeepSeek-R1，已经成为一股不可忽视的潮流。
本文深入解析一项开创性研究——"Logic-RL: Unleashing LLM Reasoning with Rule-Based Reinforcement Learning"，该研究通过基于规则的强化学习技术显著提升了语言模型的推理能力。微软亚洲的研究团队受DeepSeek-R1成功经验的启发，利用结构化的逻辑谜题作为训练场，为模型创建了一个可以系统学习和改进推理技能的环境。
推理黑马出世，仅以5%参数量撼动AI圈。360、北大团队研发的中等量级推理模型Tiny-R1-32B-Preview正式亮相，32B参数，能够匹敌DeepSeek-R1-671B巨兽。
