DeepSeek 在官方 Hugging face 库上低调开源发布了其最新开源模型 DeepSeek-Prover-V2-671B。一个专注于数学定理证明的大语言模型，专门针对形式化数学证明任务进行优化。
新模型具有以下特点：
关注的是，英伟达新模型的性能逼近拥有 6710 亿参数的 DeepSeek R1，但只用了不到一半的参数量。 测试结果显示，GPQA（76 vs. 71.5）、IFEval 指令遵循（89.5 vs. 88.8）和 LiveCodeBench 编码任务（66.3 vs. 65.9）。并且，Llama-3.1-Nemotron-Ultra-25
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6）、AIME'24（85.7）、LiveCodeBench v5（70.7）等测试中，优于DeepSeek-R1、o1、Grok-3等模型，仅在AIME'25（81.5）略低于Gemini-2.5-Pro（86.7）。 Qwen3-30B-A3B：在ArenaHard（91.0）、AIME'24（80.4）等测试中，超越QwQ-32B（激活参数为其10倍）。 Qwen3
台Agentica联合开源了新模型DeepCoder-14B-Preview。 DeepCoder在Deepseek-R1-Distilled-Qwen-14B基础之上，通过分布式强化学习（RL）进行了微调。该模型只有140亿参数，但在知名代码测试平台LiveCodeBench的测试分为60.6%，高于OpenAI的o1模型（59.5%
Xinference v1.4.0 发布 🚀！ ✨ Gemma-3 模型重磅来袭，DeepSeek-v3 现已支持 Function Calling！ 🎉 社区贡献者突破 100+！感谢大家的支持，期待更多伙伴加入贡献代码 💪💖。 🌍 社区版 📌 更新指南 * Pip：pip install 'xinference==1.4.0
的表现优于竞争对手开源模型 CodeLlama 7B、CodeGemma-1.17B 和 DeepSeek。 开发人员可以从 GitHub 仓库或通过 HuggingFace 修改和部署 Codestral Mamba。它将采用开源 Apache 2.0 License。 Mistral 声称，Codestral 早期版本的性能优于 CodeLlama 70B 和 Deep
辑方面超越了 OpenAI 的 GPT 模型、谷歌 DeepMind 的 Gemini 和 DeepSeek 等全球竞争对手。 共包括三个不同的尺寸：具有 320 亿个参数的 Exaone Deep 32B、具有 78 亿个参数的 Exaone Deep 7.8B 和具有 24 亿个参数的 Exaone Deep 2.4B。 LG 表示，韩国
B 💰 Fin-R1（金融领域） 🧐 Deepseek-VL2 ✨ 新功能 新增 n_worker 校验机制，若超出可用 worker 数量，则拦截避免错误 🚧 Fin-R1 模型支持 GPTQ（int4, int8）和 FP8 SGLang 引
DeepSeek 在其 GitHub 仓库发布预告称，即将开源推理引擎 DeepSeek Inference Engine。 考虑到代码分支和维护资源等问题，他们选择了直接和 vLLM 等现有开源项目合作的方式进行开源。 下面是官方公告： 几周前，在开源周期间，
源当日就登顶全球主流AI开源社区Hugging Face的趋势榜。 DeepSeek(深度求索)达成过“开源周”，其在2月末连续五天发布五个代码库，并于近日继续开源上线了升级后的DeepSeek-V3模型。 阶跃星辰则在一个月左右时间开源三款多模态大
DeepSeek-V3 模型近日进行了更新，虽然大家都说更新后的 DeepSeek-V3-0324 强到没边——哪怕叫 DeepSeek V3.5 也不为过，但官方仍低调地称其是“小版本升级”。 下面是官方针对 DeepSeek-V3-0324 发布的更新说明。 DeepSeek V3 模型已完成
北京时间 3 月 24 日晚，DeepSeek 「突然」发布了模型更新。 但暂时还不是 DeepSeek V4 或 R2，而是 DeepSeek V3 模型的一次更新。 目前，其开源版本目前已经上架开源网站。其开源版本模型体积为 6850 亿参数。 https://huggingface.co/dee
布，其探索 AGI（通用人工智能）的新组织“深度求索（DeepSeek）”继 11 月初发布 Coder 代码模型之后，正式发布通用大语言模型：DeepSeek LLM 67B。模型已完全开源，同时服务已经全面开放内测。 目前 DeepSeek 已同时开源 7B 和 67B 的
微软今天开源了一款“魔改版”的 DeepSeek-R1 模型「MAI-DS-R1」，其在保留原有推理性能的基础上进行了大幅度增强，尤其是在响应和屏蔽词方面有了显著改进： MAI-DS-R1 可以响应 99.3% 的敏感话题提示，比原版 R1 提升了2倍，这