共计 3056 个字符，预计需要花费 8 分钟才能阅读完成。
DeepSeek新R1的显著提升
将Gemini 2.5 Pro、Claude和O3的数据进行了有效提炼
（提炼数据的过程是，向大型模型提出问题并获取回答，整理成问题-回答格式的数据，再利用这些数据训练其他模型。对于文字类问题，向Gemini提问；代码类问题则交给Claude，推理和解题类问题则由O3来处理。）
使用提炼的数据对R1进行了重训练，这一过程持续了大约半个月。
因此，现在的文风像Gemini，编程表现接近Claude，解题能力则受到O3的影响（不过需要注意的是，O3的幻觉现象有所上升，因此蒸馏O3的数据训练也会导致幻觉增加）。
在中文写作方面，R1几乎与Gemini 2.5 Pro的风格完全一致；在代码生成上，与Claude高度相似；然而在推理和解决科学难题上，仍然与O3有相当大的差距（这也显示了蒸馏数据训练的局限性，对科学难题的提升效果有限）。
==================
当然，OpenAI的高管们表示，他们对于蒸馏数据的应对手段有限。
目前各大公司的应对策略如下：
1. OpenAI的当前策略是推出并非最先进的模型（目前的O3与年初版本相比有明显退步），而是专注于应用的开发。
即将发布的GPT-5，主要聚焦于整合，而模型的技术水平提升不会太大。
预计OpenAI将效仿谷歌，将大型模型分为面向公众的版本和专用于解决顶级科学难题的版本，后者将用于内部使用。
通过解决顶级科学难题获得诺贝尔奖（获奖对OpenAI的收益更为可观，因此没有必要将最先进的大模型对外开放，让他人借此发表论文获奖，自己则只需赚取模型使用费）。
2. Claude的研发方向已从专注编程转向项目驱动，即一次性输出可部署的完整项目，看看用户如何进行蒸馏。
3. Gemini方面则可以免费使用，毕竟谷歌财力雄厚，谷歌将其大型模型分为面向公众的（如Gemini）和专注科学研究的（如AlphaEvolve），后者完全不对外开放，而是保留给谷歌用于解决科研难题以赢得诺奖。
=====================
从各大公司的战略转变中，我们可以得出结论：公众将无法接触到AGI，各大企业在成功开发AGI后，必定会选择自用，而不会向公众开放（没有必要为了每月200美元的使用费，将能够解决诺奖难题的大模型对外开放）。
========================
举个例子，如果OpenAI研发出能够解决诺奖难题的人工智能大模型，它会选择把这个模型开放给公众，按月收费200美元吗？还是会自己利用这个模型解决数个诺贝尔奖难题，从中获得丰厚的奖项？甚至，它可以争取让美国政府将科研经费全部交给OpenAI，由其包揽科研项目。
============================
在通用编程领域，Claude 4和O3已经基本超越了人类程序员的水平。接下来，两家公司都将主攻软件项目的自动生成。
至于科学编程领域，Claude 4并不关注，O3则是唯一一家有相关研究的公司。目前，O3在顶级科学难题编程方面仍有一定距离，但OpenAI可能不会再发布能够解决顶级科学难题的人工智能大模型，因为这与顶级科学难题本质上是同一个方向。
各大公司都在借鉴谷歌的做法，将AGI留给自己使用以解决诺贝尔级别的科研问题，或者为企业提供顶级科技难题的解决方案，收费从1000万到1亿美元不等。
=============
从资本角度来看，既然推出的先进大模型会被蒸馏成开源免费的版本，那么就没有必要再为高端市场推出特别版本，因为市场呈金字塔结构，越高端的市场收益越低，而中低端市场才是真正的蓝海。
几个月前，奥特曼就提到过，OpenAI的商业模式正在转变，不再追求在大型模型市场上占据绝对领先地位，换句话说，未来不会发布大幅领先的模型，因为市场规模小，且必然会被蒸馏数据所替代，公开发布是毫无意义的。
==================
这就如同谷歌，从未将AlphaGo和AlphaZero公开发布一样。
OpenAI也许会采取相同的策略，如果研发出AGI，便会承接政府和企业的科研任务，轻松赚取数百亿美元。
=================
“测试DeepSeek新R1的中文写作能力后，我有一个非常明显的感受：
Gemini的感觉太强烈了。
在中文写作方面，DeepSeek新R1几乎可以看作是Gemini 2.5 Pro的替代品。
下面是一些截图，展示了基于Gemini 2.5 Pro（Google AI Studio）和DeepSeek-R1（官网5月新版）的对比：
1. Gemini 2.5 Pro（Google AI Studio）
Gemini 2.5 Pro（Google AI Studio）
2. DeepSeek-R1（官网5月新版）
DeepSeek-R1（官网5月新版）
两个模型的输出结构和用词选择极为相似：
情节结构的用词完全一致：“阶段一：”、“阶段二：”、“阶段三：”、“爱慕的萌芽”。
输出的结构和用词几乎完全相同：“小说标题（暂定）”、“核心设定回顾”、“核心梗”。
在情节自由发挥的条件下，章节标题和文本内容之间展现出惊人的同步：
“第一章 昆仑雪，祭故人”
“第一章 雪祭故人”
如果没有截图，直接展示这些内容，几乎没有人能分辨它们是否来自同一模型。
大模型生成的随机性又在哪里呢？这竟然是来自两家不同模型的结果。
DeepSeek看似将Gemini的输出内容直接训练为写作模板……
正文中的用词、断句和分段更是显示出Gemini的浓厚风格。
举几个例子：
“轰——！”，这是Gemini常用的带破折号的拟声词。
“来了。”、“尔等”、“肩上”这些都是Gemini的高频用词。
段落中的短句结构，以及随处可见的省略号，都是Gemini的经典特征。
最令人印象深刻的还是Gemini标志性的“投石子”比喻，Gemini因此被戏称为AI界的投石机，实在让人忍俊不禁：
“她的话如同一颗石子，投入了我平静的心湖，泛起层层涟漪”、“这一念头一闪而过，仿佛投入了寒潭的石子，只激起一圈微澜。”
评论区也有不少专家的例子。
最后的总结与吐槽：
当然，得益于广泛的蒸馏，Gemini 2.5 Pro的输出结构和语料使得新R1的中文写作能力显著提升，文笔流畅度大大增强，逻辑幻觉明显减少，输出字数甚至翻倍。
排除对蒸馏的偏见，个人主观评分为：8.5分。（老版R1的得分为7.8，相较于旧版提升了0.7分，在中文写作领域可谓显著进步）
目前Gemini 2.5 Pro已经不再提供免费的API，DeepSeek新R1可以看作是其替代品。甚至可以说，习惯使用Gemini 2.5 Pro进行写作的用户，DeepSeek-R1的API几乎可以无缝对接，风格高度相似……
DeepSeek在今年的文风演变相当有趣，有点像http://ai.com这个域名，哪个模型表现好就重定向到哪个模型。1月的R1是蒸馏OpenAI的，3月的V3是OpenAI与Claude的融合，5月的R1则呈现出Gemini的标志性风格……DeepSeek的蒸馏方向，堪称最佳写作模型的指向标，真是令人捧腹。”
