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內(nèi)蒙古烏海市海勃灣區(qū)、本溪市平山區(qū)、南平市光澤縣、贛州市石城縣、嘉峪關(guān)市新城鎮(zhèn)、周口市鄲城縣、廣西崇左市江州區(qū)、安慶市大觀區(qū)、保山市龍陵縣、遼陽(yáng)市弓長(zhǎng)嶺區(qū)
重慶市南川區(qū)、西雙版納景洪市、無(wú)錫市新吳區(qū)、徐州市邳州市、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼中旗、宜昌市伍家崗區(qū)、南陽(yáng)市淅川縣、廣西桂林市龍勝各族自治縣、寶雞市眉縣
荊州市洪湖市、廣西河池市天峨縣、沈陽(yáng)市法庫(kù)縣、貴陽(yáng)市白云區(qū)、屯昌縣屯城鎮(zhèn)
寧波市江北區(qū)、長(zhǎng)春市雙陽(yáng)區(qū)、黃石市黃石港區(qū)、大慶市龍鳳區(qū)、茂名市化州市、大慶市肇州縣、海南共和縣
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金昌市永昌縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克旗、濟(jì)南市鋼城區(qū)、銅仁市沿河土家族自治縣、黔南甕安縣、西安市周至縣、廣安市武勝縣、普洱市墨江哈尼族自治縣
郴州市臨武縣、潮州市湘橋區(qū)、三明市尤溪縣、延安市洛川縣、中山市石岐街道、吉林市樺甸市、廣西梧州市岑溪市、韶關(guān)市曲江區(qū)
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寧波市鄞州區(qū)、青島市萊西市、恩施州來(lái)鳳縣、瓊海市石壁鎮(zhèn)、北京市朝陽(yáng)區(qū)、東營(yíng)市東營(yíng)區(qū)、銅仁市石阡縣、濟(jì)南市平陰縣、綏化市蘭西縣、儋州市南豐鎮(zhèn)
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媲美OpenAI o3，DeepSeek深夜開(kāi)源新版R1模型|界面新聞 · 科技
大模型明星企業(yè)DeepSeek深夜“上新”。據(jù)AIGC開(kāi)放社區(qū)，5月29日凌晨，DeepSeek開(kāi)源了R1最新0528版本。DeepSeek目前沒(méi)有對(duì)該版本進(jìn)行任何說(shuō)明，又只是“悄悄”地開(kāi)放了模型。估計(jì)很快會(huì)放出模型卡介紹更多功能。但已經(jīng)有網(wǎng)友迫不及待的對(duì)新版R1進(jìn)行測(cè)試，在著名代碼測(cè)試平臺(tái)Live CodeBench中顯示，其性能可以媲美OpenAI最新的o3模型高版本。也有網(wǎng)友對(duì)新版R1的風(fēng)格進(jìn)行了測(cè)試，幾乎和OpenAI的o3差不多。
此前，DeepSeek在官方交流群中發(fā)布通知：DeepSeek R1模型已完成小版本試升級(jí)，歡迎前往官方網(wǎng)頁(yè)、App、小程序測(cè)試（打開(kāi)深度思考），API接口和使用方式保持不變。DeepSeek曾在今年3月對(duì)V3模型進(jìn)行小版本升級(jí)，同樣是通過(guò)官方交流群率先宣布，隨后公布了具體更新內(nèi)容。
3月25日晚，DeepSeek在官方賬號(hào)上正式宣布V3模型完成小版本升級(jí)的消息，并介紹了新版本DeepSeek-V3-0324模型的提升細(xì)節(jié)，包括推理、前端開(kāi)發(fā)、中文寫(xiě)作等幾個(gè)方面的能力優(yōu)化。
彼時(shí)，據(jù)海外專業(yè)AI模型評(píng)測(cè)機(jī)構(gòu)最新排名，新版V3模型是得分最高的非推理模型，超過(guò)xAI的Grok3和OpenAI的GPT-4.5（preview）。
關(guān)于此次最新升級(jí)的R1模型，據(jù)中國(guó)基金報(bào)報(bào)道，據(jù)用戶反饋，DeepSeek升級(jí)后的模型，思維鏈 (CoT) 的行為似乎發(fā)生了顯著變化。
也有用戶總結(jié)了更新后的幾個(gè)亮點(diǎn)，其中包括：現(xiàn)在像Google模型一樣進(jìn)行深度推理；改進(jìn)寫(xiě)作任務(wù)——更自然、格式更好；獨(dú)特的推理風(fēng)格——不僅快速，而且深思熟慮；長(zhǎng)時(shí)間思考——每個(gè)任務(wù)最多30～60分鐘。
DeepSeek于今年1月正式發(fā)布高性能開(kāi)源推理大語(yǔ)言模型R1，該模型在數(shù)學(xué)推理、編程、邏輯分析等領(lǐng)域表現(xiàn)亮眼，以極低成本實(shí)現(xiàn)對(duì)OpenAI o1等閉源模型的性能對(duì)標(biāo)，迅速成為全球AI領(lǐng)域焦點(diǎn)，引發(fā)熱議。
相比于此次小版本升級(jí)的R1大模型，外界更期待DeepSeek推出R2模型。此前，有許多關(guān)于R2大模型的傳聞出現(xiàn)，比如“參數(shù)規(guī)模被曝達(dá)到驚人的1.2萬(wàn)億，相比前代R1的6710億參數(shù)幾乎翻倍等”。但截至目前，并未獲得官方證實(shí)。
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