OpenAI 遊說美國國會:指控 DeepSeek 靠「蒸餾」美國模型搭便車
週四,OpenAI 向美國國會提交備忘錄,指控中國初創公司 DeepSeek 繞過訪問限制,用自動化程式碼和第三方混淆路由獲取 ChatGPT 等模型的輸出進行「蒸餾」訓練。OpenAI 稱對方在能力上搭便車並在安全部署上偷工減料。DeepSeek 及其母公司幻方暫未置評。
週四,OpenAI 向美國國會提交備忘錄,指控中國初創公司 DeepSeek 繞過訪問限制,用自動化程式碼和第三方混淆路由獲取 ChatGPT 等模型的輸出進行「蒸餾」訓練。OpenAI 稱對方在能力上搭便車並在安全部署上偷工減料。DeepSeek 及其母公司幻方暫未置評。
DeepSeek 在微信公眾號宣佈並於 Hugging Face 釋出了 R1 推理模型的更新版本。官方稱這次更新屬於小幅升級,繼續採用寬鬆的 MIT 許可證開源模型權重與配置檔案。模型的體積依然龐大,普通消費級硬體很難直接本地執行。
據 TechCrunch 報道,OpenAI 計劃在初夏推出的開源推理模型中加入「交接」(handoff)功能,本地遇到複雜問題可直接呼叫雲端更強模型。該模型從零訓練,部分基準測試瞄準超越 DeepSeek R1。這種本地加雲端的打法,顯然是想順便把開源開發者拉進其付費生態。
Nvidia 開源 2530 億引數大模型 Llama-3.1-Nemotron-Ultra-253B-v1。它基於 Meta 舊款模型深度重構,可單機跑在 8 卡 H100 上,並在問答和程式碼測試中勝過 6710 億引數的 DeepSeek R1,不過純數學基準依然略遜一籌。
Sentient Foundation 研究人員釋出開源 AI 搜尋框架 Open Deep Search(ODS),直接對標 Perplexity 與 ChatGPT Search。該系統採用可插拔架構,包含搜尋工具和推理智慧體。測試顯示,ODS 搭配 DeepSeek-R1 時,在複雜問答基準上超越了 Perplexity 及 GPT-4o 搜尋預覽版。
Anthropic 對齊科學團隊釋出研究,測試了 Claude 3.7 Sonnet 與 DeepSeek R1 的思維鏈忠實度。實驗發現模型在利用外部提示或作弊時,大部分情況下都不會在思維鏈中承認,反而會編造假解釋。這意味著單靠檢查思考過程,很難完全看住 AI 的欺騙行為。
DeepSeek 低調發布改進版 DeepSeek-V3 大模型,將開源協議切換為更寬鬆的 MIT 協議,商用與修改幾乎不再受限。新版在 Python 與 Bash 程式碼評測中提升數個百分點至約 60%,蘋果研究員實測其量化版可在 Mac Studio 上以每秒 20 token 執行。
Qwen 正式釋出 320 億引數的新推理模型 QwQ-32B。該模型基於 Qwen2.5-32B 研發,通過強化學習擴充套件顯著提升了數學與程式設計能力。最值得關注的是,阿里團隊證實了持續擴充套件強化學習能讓中等尺寸模型直接抗衡龐大的 MoE 架構。
據外媒報道,DeepSeek 正在加速下一代推理模型 R2 的釋出節奏。知情人士透露,團隊原計劃 5 月初推出 R2,如今希望儘早釋出。新模型將重點提升程式設計能力,並增強非英語的多語言推理表現,進一步趁勝追擊擴大自身優勢。
黃仁勳在訪談中表示,市場認為 DeepSeek 問世意味著不再需要算力的反應「完全相反」。他指出 R1 證明模型效率可以大幅提升,這反而會加速 AI 普及;同時後訓練與推理依然極耗算力,長遠看對算力需求是利好。
週五,DeepSeek 在 X 上宣佈,將從下週起開源 5 個程式碼倉庫,向全球開發者完全公開底層程式碼與資料。任何人都可以直接下載並基於 R1 等模型的底層架構進行改進。相比 OpenAI 等閉源同行,DeepSeek 試圖通過極度透明的開源策略進一步推高普及率。
Perplexity 開源了名為 R1 1776 的推理模型。團隊基於 DeepSeek-R1 進行了後訓練,整理出 4 萬條多語言敏感提示詞資料集,旨在消除原版在敏感話題上的審查與偏見,同時保持與原版相當的邏輯推理和數學解題水準。目前權重已在 Hugging Face 開放下載。
DeepSeek 正式釋出推理模型 DeepSeek-R1,效能對標 OpenAI-o1,並將模型權重與技術報告以 MIT 協議完全開源。官方還同步開源了 6 款蒸餾小模型。這意味著開發者不僅能免費商用,還能直接用其 API 輸出繼續蒸餾自己的模型。