“以开源精神和长期主义追求普惠 AGI” 是 DeepSeek 一直以来的坚定信念。
——deepseek v3发布日志
2026年1月20日，当我们在终端设备上流畅调用那些堪称SOTA的“博士级推理”能力的 AI 时，或许很难想象仅仅在一年前，高阶推理能力还是被少数巨头垄断（没错说的就是你o1pro）的“奢侈品”。DeepSeek-R1的发布不仅是一次技术突袭，它更像是一场科技领域的“大宪章运动”。从那之后，不论是国产模型、亦或是外国小众模型，都拜R1所赐进入了高速发展的时代。
在R1出现之前，顶尖的AI推理能力被视为一种极少数巨头(指OpenAI)才能拥有的“特权”。当时的逻辑是：想要AI像人类一样进行复杂思考，就必须投入天文数字般的算力和极其昂贵的人工标注。然而，DeepSeek-R1打破了这个迷信。它证明了通过聪明的算法——让AI在“自我奖励”的环境下不断尝试和纠错，模型可以像人类天才一样自主悟出逻辑，而不是靠死记硬背。
这种“让AI自己教自己”的模式，直接引发了过去一年全球科技界的连锁反应。因为R1选择了彻底的开源和极低的价格，原本高高在上的硅谷巨头们被迫走下了神坛，也让世界各类模型百花齐放。
2025年成为了AI史上最激烈的“军备竞赛年”。Google在3月迭代出了一代神模 Gemini 2.5 Pro 0325，在推理、速度、多模态挽回颜面。随后，那个曾轰动一时的神秘型号，众多人怀念而不可及的模型，Kingfall揭开了面纱，它再次向我们证明了Scaling Law依然稳定有效。直到最近Gemini 3 Pro，以及即将出世的3 Pro GA的全面铺开，Google才终于在“全能型选手”的赛道上站稳了脚跟。
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与此同时，OpenAI也在这一年完成了从“对话框”到“生产力工具”的惊人跨越。从最初的o3和o4mini，到如今已经成为必备的生产工具GPT-5.2 ，OpenAI的选择是往“深”处走。GPT-5.2 Pro不再着眼那些小事，它已经成为了实验室里的数字科学家。在过去几个月中，它辅助人类解决了一系列复杂的数学难题和生物化学建模，证明了闭源模型在追求“智能极限”上依然有着不可替代的价值。
GPT-5.2 Pro 仅用40分钟攻克埃尔多斯数学难题
而DeepSeek在这一年里并未止步于R1的辉煌。从V3.1到V3.2的快速更迭，展示了其对后训练效率的极致追求。实验模型V3.2 Speciale版本，证明了IMO金牌不是垄断巨头的专属。它告诉世界：开源模型不仅可以做得广，更可以做得极精。DSA、mHC、Engram……DeepSeek在算力不足的现实背景下，极力进化成本和效能。DeepSeek始终保持着“开源即最强”的恐怖压迫感。
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回望这一年，望向R1推倒的那片废墟。因为它，智能不再是明码标价的奢侈品，而是像电力和自来水一样，变成了每一位开发者、每一个普通人都能负担得起的公用事业。
2026年的今天，我们不再惊叹于AI会思考；我们开始习惯于随手问问豆包，用用大香蕉；我们开始习惯于AI在我们生活、学习和生产中的点点滴滴；我们习惯了AI能帮人类解决真正的难题。这场由R1点燃的火种，最终演变成了照亮整个文明的火炬。
我真的太喜欢deepseek了，3.2的注意力稀疏也很惊艳，还降价了 
