清华团队推出“安全增强版DeepSeek”
人民网北京2月24日电 （记者赵竹青）2月23日，清华大学计算机系相关研究团队宣布推出大语言模型RealSafe-R1。该模型基于DeepSeek R1进行深度优化与后训练，在确保性能稳定的基础上，显著提升了安全性，为开源大模型的安全发展与风险治理提供了创新性解决方案。近日来，国产开源大模型DeepSeek在自然语言处理和多任务推理方面展现了强大的技术实力，但在面对越狱攻击等安全性挑战时仍存在一定
思维链
DeepSeek助力旅游AI应用提升含“智”量
本报电（记者赵珊）近日，马蜂窝宣布其自主研发的AI智能应用正式接入DeepSeek大模型，首阶段将优先应用于已上线发布的“AI游贵州”“AI游黔西南”“AI游西江”省市景区三级AI应用，将进一步优化和提升贵州旅游服务的智能化水平。“AI游贵州”自去年底发布后，凭借其强大的功能受到广泛关注，春节假期为赴贵州的游客提供了个性化服务。DeepSeek模型与“AI游贵州”的思维链推理思路高度契合。此次接入
阿里Qwen团队发布新推模型QwQ，会展示完整的思维链
阿里Qwen团队2月25日在社交媒体发布了深度思考模型Thinking（QwQ）。这是在QWQ-MAX-PREVIEW支持下，一个基于Qwen2.5-Max的推理模型。QwQ可同时支持深度思考和联网搜索，并会展示完整的思维链。此外，该团队宣布，QWQ-MAX正式版本即将发布，Android和iOS应用程序也会同步发布。
字节豆包小范围测试深度思考模型，接入的不是DeepSeek
字节跳动旗下AI助手豆包正在小范围测试深度思考模型，但接入的不是DeepSeek模型。据豆包相关负责人表示，当前测试的是自己深度思考模型的不同实验版本。实测发现，在豆包对话页面暂未显示“深度思考”功能的入口，但被灰度到的用户在询问不同问题后，豆包生成的答复中会显示思维链。来源：蓝鲸新闻
中国联通：针对DeepSeek系列模型进行了优化升级 平均节省30%推理计算量
【中国联通：针对DeepSeek系列模型进行了优化升级 平均节省30%推理计算量】财联社2月26日电，中国联通近日宣布，继1月开源元景“自适应慢思考”思维链大模型后，又针对DeepSeek系列模型进行了“自适应慢思考”优化升级，平均可节省约30%的推理计算量，现已开源。这也是目前业界首个对DeepSeek系列思维链模型做“自适应慢思考”优化升级的工作。
OpenAI推出GPT-4.5模型：情商高、更好理解人类意图
中新网2月28日电(记者 吴家驹)北京时间2月28日，OpenAI宣布推出OpenAI GPT-4.5的研究预览版，并称其为OpenAI迄今为止规模最大、知识最丰富的模型。网页截图OpenAI称，结合对世界的深刻理解与增强的协作能力，GPT-4.5能够在温暖而直观的对话中自然地整合想法，更贴近人类的协作方式。GPT-4.5能更好地理解人类的意图，并以更细腻的“情商”解读微妙的暗示或隐含的期望。GP
OpenAI推出GPT-4.5模型：情商高、更好理解人类意图
中新网2月28日电(记者 吴家驹)北京时间2月28日，OpenAI宣布推出OpenAI GPT-4.5的研究预览版，并称其为OpenAI迄今为止规模最大、知识最丰富的模型。网页截图 OpenAI称，结合对世界的深刻理解与增强的协作能力，GPT-4.5能够在温暖而直观的对话中自然地整合想法，更贴近人类的协作方式。GPT-4.5能更好地理解人类的意图，并以更细腻的“情商”解读微妙的暗示或隐含的期望。G
阿里Qwen团队发布新推模型QwQ 会展示完整的思维链
【阿里Qwen团队发布新推模型QwQ 会展示完整的思维链】财联社2月25日电，阿里Qwen团队今日早间在社交媒体宣布发布新推理模型——深度思考 (QwQ) 。这是在QWQ-MAX-PREVIEW支持下，一个基于Qwen2.5-Max的推理模型。蓝鲸新闻发现，类似DeepSeek R1和kimi的推理模型，QwQ可同时支持深度思考和联网搜索，并会展示完整的思维链。Qwen团队称，QWQ-MAX官方版
中国联通：针对DeepSeek系列模型进行了优化升级，平均节省30%推理计算量
中国联通近日宣布，继1月开源元景“自适应慢思考”思维链大模型后，又针对DeepSeek系列模型进行了“自适应慢思考”优化升级，平均可节省约30%的推理计算量，现已开源。这也是目前业界首个对DeepSeek系列思维链模型做“自适应慢思考”优化升级的工作。
豆包上线深度思考模型？字节回应：正小范围测试
2月25日，南都记者注意到，与字节跳动旗下的豆包聊天机器人对话时，会显示推理过程的思维链。豆包相关负责人回应称，豆包正小范围测试深度思考模型的不同实验版本。豆包官网的聊天截图，显示推理过程的思维链。据南都记者了解，豆包测试的推理模型为公司自研。1月中旬曾有消息显示，字节跳动开发团队基于豆包1.5基座模型，通过RL（强化学习）算法的突破和工程优化，在未使用其他模型数据的情况下，研发豆包深度思考模型。