很多朋友不知道【DeepSeek的進(jìn)階之路：2026年DeepSeek已更新四次】，今天小綠就為大家解答一下。

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　　在接下來(lái)的幾個(gè)月里，DeepSeek繼續保持著(zhù)高速的發(fā)展態(tài)勢。在推理能力方面，DeepSeek-R1-0528推理能力重大升級，前端能力超過(guò)了Gemini 2.5 Pro；DeepSeek-V3.1更是實(shí)現了單一模型同時(shí)支持“思考模式”與“非思考模式”自由切換。

　　2025年1月20日，DeepSeek-R1的發(fā)布引起了廣泛關(guān)注。其訓練成本不到GPT-4o的十分之一，性能卻對齊OpenAI o1正式版。隨后，發(fā)布的DeepSeek Janus Pro進(jìn)一步提升了多模態(tài)理解和文生圖能力。3月推出的DeepSeek-V3-0324，則在推理能力、數學(xué)和編程性能上擊敗了GPT-4.5。

　　【CNMO科技信息】2月15日，微博科技發(fā)布一張圖片，來(lái)回顧DeepSeek的進(jìn)階之路。CNMO注意到，2026年才過(guò)去兩個(gè)月，DeepSeek就已連續更新四次。

　　2025年2月，DeepSeek開(kāi)展了基礎設施開(kāi)源周活動(dòng)，在此期間開(kāi)源了多個(gè)與基礎設施相關(guān)的技術(shù)成果。

　　此外，DeepSeek-OCR以極高的視覺(jué)token壓縮效率，實(shí)現了“視覺(jué)token”取代“文本token”。而DeepSeek-Math-V2成為了行業(yè)首個(gè)達到國際奧數金牌水平且開(kāi)源的模型，為數學(xué)教育和研究提供了新的工具和方法。

　　2026年，DeepSeek提出的mHC架構解決了訓練中信號不穩定與計算效率的矛盾；另一項創(chuàng )新架構——Engram內存模塊能將大語(yǔ)言模型中的靜態(tài)知識存儲與動(dòng)態(tài)計算推理分離，大幅提升效率并降低對昂貴算力資源的依賴(lài)。

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