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以 DeepSeek-R1、OpenAI GPT Thinking 为代表的大型推理模型，通过长达数千 token 的「思维链」在各类复杂推理任务中展现出卓越的性能。然而，这些模型普遍存在一个核心问题，即过度思考（overthinking） ：
大模型时代的「炼金术师」们，或许都曾面临一个共同的困扰：当我们试图将 DeepSeek-R1、OpenAI-o1 那种惊艳的推理能力迁移到小规模语言模型（SLMs）时，效果却总是差强人意。现有的强化学习方法如 GRPO 在 7B+ 的大模型上效果显著，但一旦应用到 1.7B 甚至更小参数的模型上，性能提升就微乎其微。
由智源研究院牵头研发的众智 FlagOS 第一时间对两个“巨无霸”模型进行全量适配，已经完成 DeepSeek-V4-Flash 在8款以上 AI 芯片上的全量适配与推理部署，包括海光、沐曦、华为昇腾、摩尔线程（FP8）、昆仑芯、平头哥真武、天数、英伟达（FP8）等芯片。FlagOS 同时正在推进 DeepSeek-V4-Pro 模型在多个芯片的迁移适配，晚些时间开源出来，敬请期待。
今天，我们全新系列模型 DeepSeek-V4 的预览版本正式上线并同步开源。DeepSeek-V4 拥有百万字超长上下文，在 Agent 能力、世界知识和推理性能上均实现国内与开源领域的领先。模型按大小分为两个版本：
刚刚，图灵联合创始人刘江在海外社交媒体X上透露，DeepSeek核心研究院——郭达雅已加入字节跳动。 郭达雅2023年博士毕业后加入DeepSeek，title是AI Researcher。公开论文显示，从 DeepSeek-Coder、DeepSeek-Math、DeepSeek-Prover、DeepSeek-V3到 DeepSeek-R1，他都出现在核心作者名单中。
2025 年 1 月 20 日，DeepSeek 发布了推理大模型 DeepSeek-R1，在学术界和工业界引发了对大模型强化学习方法的广泛关注与研究热潮。 研究者发现，在数学推理等具有明确答案的任务
嘿！刚刚，DeepSeek 又更新了！这次是更新了十月份推出的 DeepSeek-OCR 模型。刚刚发布的 DeepSeek-OCR 2 通过引入 DeepEncoder V2 架构，实现了视觉编码从「固定扫描」向「语义推理」的范式转变！
2025 年 1 月 20 日，DeepSeek（深度求索）正式发布了 DeepSeek-R1 模型，并由此开启了新的开源 LLM 时代。在 Hugging Face 刚刚发布的《「DeepSeek 时刻」一周年记》博客中，DeepSeek-R1 也是该平台上获赞最多的模型。
GRPO 是促使 DeepSeek-R1 成功的基础技术之一。最近一两年，GRPO 及其变体因其高效性和简洁性，已成为业内广泛采用的强化学习算法。
如今，以 DeepSeek-R1 为代表的深度思考大模型能够处理复杂的推理任务，而DeepSearch 作为深度思考大模型的核心搜索器，在推理过程中通过迭代调用外部搜索工具，访问参数边界之外的最新、领域特定知识，从而提升推理的深度和事实可靠性。