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而在本月20日，DeepSeek又正式开源R1推理模型。1月24日，DeepSeek-R1在Chatbot Arena综合榜单上排名第三，与OpenAI的顶尖推理模型o1并列。在高难度提示词、代码和数学等技术性极强的领域，DeepSeek-R1拔得头筹；在风格控制以及高难度提示词与风格控制结合的测试中，DeepSeek-R1均与o1 并列第一。

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AI 的一个核心特性是 规模驱动性能提升。我和我的联合创始人在 OpenAI 工作时，曾是最早记录这一特性的人之一。在其他条件相同的情况下，训练规模越大，AI 在一系列认知任务上的表现越稳定、越出色。例如，100 万美元训练的模型可能能解决 20% 的关键编码任务，而 1000 万美元的模型可能达到 40%，1 亿美元的模型则可能提高到 60%。这种差距往往极具实际影响——再增加 10 倍的计算量，可能意味着从本科生的水平跃升至博士生的能力。因此，各公司正投入巨额资金训练更大规模的模型。

项目做太大容易收支不平衡、做太小容易打水漂，做太多容易把观众看到生理性厌恶，真正适合古偶的路线其实是精准市场。

在模型推理层面，DeepSeek新推出的DeepSeek-R1，价格为2.2美元/百万词元，而同性能OpenAI-o1的价格为60美元/百万词元，DeepSeek的费用大概是OpenAI的三十分之一。这种低成本标志着推理大模型调用进入平价时代，显著改善了大模型的应用成本，对大模型在科研、企业等智力密集型产业中的应用具有重大的价值。因此，无论是从基础研究角度还是从商业层面上看，在训练和推理方面，对此前美国一些大模型公司的既有模式冲击比较大。

在欧联杯联赛阶段末轮打进一球帮助托特纳姆热刺主场3-0击败埃尔夫斯堡，从而直接晋级淘汰赛阶段之后，斯卡利特接受了来自TNT体育的采访。

美国南加州大学古尔德法学院法学教授张湖月（Angela Zhang）在文中提到，深度求索并非孤例。自去年年中以来，阿里巴巴、腾讯、字节跳动等中国科技公司一直在稳扎稳打，逐步缩小与美国同行的差距，在能力上与他们匹敌，在成本效率上超越他们。