研究显示，大型语言模型在美国数学奥林匹克竞赛（USAMO）中的表现不佳，平均得分不足5%。尽管在数值答案方面表现良好，但在数学推理和证明上仍有显著不足，需要改进训练方法以增强推理能力。

字节跳动的DeepSeek服务稳定，支持联网搜索，但在第三方客户端使用时存在兼容性问题。大模型默认不支持联网，需通过应用层实现。推荐的客户端包括Cherry Studio、ChatHub、Chatbox和NextChat，均支持DeepSeek R1联网API。

DeepSearch通过循环搜索、阅读和思考寻找最佳答案。我们尝试用推理模型R1替代标准LLM gemini-2.0-flash，以提升复杂搜索任务的表现。实际案例（如规划假期）表明，R1能识别信息差距和不一致，但在验证时间敏感信息和全面探索选项方面存在不足。

研究人员发布了GameBoT评测基准，比较17款大模型在8款棋牌游戏中的表现。通过评估模型的思考过程，GameBoT提供了更细致的分析，避免了模型记忆答案。最终，o3-mini表现最佳，而DeepSeek R1在思考步骤中的得分较低，显示思考过程不够清晰。

本文介绍了如何通过Amazon Bedrock导入DeepSeek R1 Distilled模型，并使用REST API和Lambda函数进行调用。文章详细阐述了模型下载、S3存储、导入Bedrock及API调用的步骤，并提醒用户清理创建的资源以避免费用。

研究人员分析了DeepSeek-V3和Qwen2.5模型在强化学习中的表现，发现它们在预训练阶段已具备推理能力，并提出了无偏优化方法Dr. GRPO，以提高token效率并解决优化偏差。研究表明，模板对模型性能至关重要，强化学习显著提升了解题能力。

2025年3月，阿里巴巴发布了QwQ 32B模型，谷歌推出Gemma 3 27B模型。QwQ在编码任务中表现优异，而Gemma 3在推理任务上表现突出。Deepseek R1模型在推理和数学问题上也表现良好。总体而言，QwQ 32B在编码测试中领先，但Deepseek R1在推理和响应时间上更为均衡。

深度求索于1月开源了DeepSeek-R1模型，提出数据蒸馏方案，通过小模型精调训练，效果与OpenAI o1-mini相当。飞桨框架3.0优化推理能力，支持高效部署，显著提升模型性能并降低成本。

DeepSeek LLM 从初始模型发展到 R1，经历了快速演变。尽管起初不被重视，但在中文和英文评估中表现优异，特别是在数据质量和模型架构上有所创新。DeepSeek 采用了不同于 LLaMA-2 的 MoE 架构，并在后期训练中增强模型能力。未来将继续推动开源模型进步，提升推理和代码能力。

AutoDev Planner 是基于 DeepSeek R1 模型的新功能，旨在生成编码任务计划。用户可以动态调整任务进度，手动执行未完成任务，并通过可视化提升 AI 编码体验。尽管存在不足，仍欢迎用户反馈。