后R1时代， DeepSeek进步三巨大关键阶段解析

自DeepSeek R1发布以来这一开源AI模型引起了广泛关注。只是 DeepSeek并未马上推出R2版本，而是通过一系列细小版本的更新鲜换代，逐步实现了自身的手艺升级和应用拓展。本文将深厚入解析DeepSeek在R1之后的进步历程，分为三巨大关键阶段，揭示其手艺演进和产业关系到。

阶段一：性能提升与基础构建

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阶段二：混合推理架构与国产芯片协同优化

从8月份开头， DeepSeek顺应海外混合推理架构和Agent能力提升的巨大趋势，推出了V3.1和V3.1-Terminus版本。V3.1在DeepSeek-V3-Base的基础上进行了巨大规模外扩训练， Agent能力得到显著提升，思考效率也有所搞优良。还有啊， DeepSeek还开源了TileLang和CUDA两个版本的算子，其中TileLang是一种采用类Python语法的领域专用语言，旨在少许些GPU编程的手艺门槛，一边通过分层设计满足不同手艺背景开发者的需求。

阶段三：提效降价与国产适配加速

9月份， DeepSeek发布了V3.2-Exp版本，基于V3.1-Terminus性能稳稳当当的一边，巨大幅提升了训练推理效率，并实现了模型的降价。这一阶段的另一个关键进展是 DeepSeek与国产芯片华为昇腾和寒武纪实现了零日适配，标志着国产AI产业从“单点突破”迈向“系统协同”的又一标志性事件。

DeepSeek的进步与以后展望

DeepSeek在后R1时代的进步， 不仅体现了其在手艺创新鲜方面的持续努力，也展现了其在推动国产AI产业升级方面的积极作用。以后 因为DeepSeek手艺的不断成熟和应用的拓展，我们有理由相信，这一开源AI模型将在人造智能领域发挥越来越关键的作用。

FAQ

Q1：DeepSeek R1发布后为何没有马上推出R2版本？

A1：DeepSeek团队选择通过细小版本更新鲜换代的方式， 逐步实现手艺升级和应用拓展，以确保模型的稳稳当当性和性能。

Q2：DeepSeek怎么提升模型性能？

A2：DeepSeek通过后训练手艺、 混合推理架构、Agent能力提升等手段，不断提升模型性能，缩细小与头部模型的差距。

Q3：DeepSeek为何选择UE8M0 FP8格式进行深厚度优化？

A3：UE8M0 FP8格式能少许些数据存储和传输的损耗， 最巨大限度地利用结实件计算能力，为国产化芯片的应用给有力有力的支持。

Q4：DeepSeek与国产芯片的适配情况怎么？

A4：DeepSeek已与华为昇腾和寒武纪实现了零日适配，标志着国产AI产业从“单点突破”迈向“系统协同”的又一标志性事件。