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DeepSeek啥都开源了，就是没有开源训练代码和数据。现在，开源RL训练方法只需要用1/30的训练步骤就能赶上相同尺寸的DeepSeek-R1-Zero蒸馏Qwen。
DeepSeek-R1这样的推理模型有着强大的深度思考能力，但也有着一些不同于通用模型的特点与用法，比如不支持函数调用，不支持结构化输出，o1甚至不支持系统提示(System Prompt)等。尽管这和它们的使用场景有关，但有时也会带来不便。今天我们就来说说结构化输出这个常见的问题。
2月18日，被马斯克称为“地球上最聪明的人工智能”Grok 3推理模型亮相。发布会直播现场，他和带队工程师分坐两旁，将C位留给了两位主要负责模型研究的华人科学家。
一些推理模型的使用技巧和启示
AI竞赛白热化！Anthropic秘密研发一种与众不同的AI——语言模型与可控推理能力相结合的混合模型。模型包括一个独特的「滑动条」功能，它赋予开发者对计算资源和成本前所未有的控制权。
近日，斯坦福、UC伯克利等多机构联手发布了开源推理新SOTA——OpenThinker-32B，性能直逼DeepSeek-R1-32B。其成功秘诀在于数据规模化、严格验证和模型扩展。
奥特曼回应一切，OpenAI路线图全曝光。GPT-4.5数周发布，成为GPT系最后一个非推理模型。GPT-5将整合o系和GPT系，打造成一个全能系统。最令人兴奋的是，所有人皆可免费用上GPT-5。
开源推理大模型新架构来了，采用与Deepseek-R1/OpenAI o1截然不同的路线： 抛弃长思维链和人类的语言，直接在连续的高维潜空间用隐藏状态推理，可自适应地花费更多计算来思考更长时间。
这一篇文章来源于我自己的困惑而进行的探索和思考，再进行多次讨论后总觉隔靴搔痒，理解不透彻。 而在我自己整理后，发现已经有小伙伴点明了他们的区别。但是因为了解深度的不够，即使告诉了答案，我也无法理解，总有隔靴搔痒之感。
推理大语言模型（LLM），如 OpenAI 的 o1 系列、Google 的 Gemini、DeepSeek 和 Qwen-QwQ 等，通过模拟人类推理过程，在多个专业领域已超越人类专家，并通过延长推理时间提高准确性。推理模型的核心技术包括强化学习（Reinforcement Learning）和推理规模（Inference scaling）。