文 | 大模型之家 文 | 大模型之家 9月22😢日晚间，DeepSeek官方突然发布更新，宣布DeepSee⭐k-V3.1 现已更新至DeepSeek-V3.1-Term👍inus 版本。官方表示，此次更新并非简单例行迭代，而是针对😀用户反馈中集中出现的问题进行了改进，在保持原有能力的同时，进🤗一步提升了模型的稳定性与一致性。 消息一经发出，不到一😜个小时便收获了一条“10w+”，足以见得行业对于DeepSe🙌ek的关注程度与影响力。 然而，市场的热烈反应背后，也😡夹杂着一丝失望：备受期待的新一代推理模型DeepSeek-R😀2再次缺席。这不仅是一次期待的落空，更像是一面棱镜，折射出这🔥家明星创业公司，从年初以R1模型一鸣惊人，到如今核心产品迭代🤔的持续延迟，在狂飙突进246天后的焦虑、挣扎与抉择。梁文锋和😀他的DeepSeek，正在上演一出中国大模型领域最富戏剧性张⭐力的“现代启示录”。 市场预期管理失焦：R2发布如“镜😊花水月” 当我们把时间的指针拨回2025 年的早春，彼😡时，DeepSeek-R1的横空出世，如同一声惊雷，在中国乃🥳至全球的AI领域炸响。其卓越的数学与代码推理能力，不仅在多项💯基准测试中对标甚至超越了OpenAI的顶尖模型，更重要的是，😀它以一种彻底开源的姿态，将推理大模型的门槛拉至前所未有的低位💯。DeepSeek因此一战成神，成为那个“春节档”最耀眼的国😊产AI明星，创始人梁文锋也被寄予了挑战硅谷巨头的厚望。 👍 DeepSeek-R1推出的那一天，就为梁文锋治下的深度求😂索，留下了两个难以抹去的烙印：一是“开源且低成本”成为它的标❤️签，二是外界由此对其下一步的期待被抬到了很高的位置。 ⭐然而，辉煌的序章之后，故事的走向却变得扑朔迷离。行业对下一代😉推理模型DeepSeek-R2的期待，随着时间的推移，演变成👍了一场反复上演的“狼来了”的故事。据大模型之家统计，截至20😡25年9月23日，距离R1发布已过去整整246天，而关于R2🤔的发布传言，已不下10次。 这场漫长的“悬念剧”始于2💯月，路透社首次援引信源，称R2“最迟5月初发布”，并暗示其在😢代码生成和多语言推理上将有重大突破，瞬间点燃了市场的热情。随😊后的几个月，传言变得愈发具体和密集。3月，行业内开始流传“3😎月17日发布”的精准日期；4月，Hugging Face代码👍库的蛛丝马迹似乎暗示着即将到来的更新；而到了5月，传言达到了❤️顶峰，一份详尽的参数信息在网络上泄露，直指R2将采用革命性的⭐“Hybrid MoE 3.0”架构，总参数量高达惊人的1.👍2万亿。 然而，期待中的5月发布会并未如期而至。随之而🚀来的是更多混杂着失望与猜测的消息。有传闻称，发布延期是因为C😍EO梁文锋对模型内部测试的性能不甚满意，认为尚未达到对R1的🙌“碾压级”优势。更关键的是，来自外部环境的压力开始显现——英🤩伟达 H20芯片的供应问题，成为悬在所有中国AI公司头上的达🤔摩克利斯之剑。 此后的故事线更加曲折。6月，消息称R2⭐的内部测试结果显示，其性能提升并未达到颠覆性的程度。7月，万🙄众瞩目的世界人工智能大会（WAIC 2025）上，DeepS🤩eek的缺席让R2发布的希望再度落空。8月，关于“月底发布”😘的传言再次甚嚣尘上，但很快被官方辟谣。直到9月初，彭博社的报😊道才给出了一个新的时间窗口——计划于第四季度发布，并将主打当😴下最热门的Agent（智能体）能力。 展开全文 🙄在长达八个多月的时间里，DeepSeek官方始终未公布R2的🙄明确发布计划。这种反复的传言与落空，在客观上造成了市场预期的🎉管理失焦，也消耗了部分用户的耐心。更重要的是，在DeepSe😡ek等待R2的这段时间，其主要竞争对手，如阿里巴巴的通义千问👍（Qwen）和百度的文心大模型（ERNIE）等，均已完成了多🎉轮重要的功能迭代和模型升级。 在这场无声的竞赛中，时间😁的流逝，正在成为DeepSeek最沉重的成本。 延迟的🤯“三重困境”：开源生态的繁荣与核心产品的缺位 如果仅仅😀将这八个多月定义为“等待”，那对DeepSeek而言无疑是不😁公平的。事实上，在R2缺位的日子里，DeepSeek非但没有🙄停滞，反而在另一个维度上展现出了惊人的能量和战略远见。梁文锋🙌选择了一条更为艰难但可能也更为长远的道路——构建一个从底层模🚀型到上层工具链完全开源的全栈技术体系。 这是一场围绕“🚀开源驱动创新”展开的“阳谋”。在核心模型层面，除了打响名声的😉推理专用模型DeepSeek-R1，DeepSeek在3月又🤔开源了通用模型V3.0324，其API成本仅为GPT-4的1😍/14，几乎是以“倾销”的方式，将大模型的使用成本打到了“地😊板价”。随后，融合了代码与对话能力的DeepSeek-V2.🤩5，以及多模态文生图模型Janus-Pro也相继开源。这一系😡列组合拳，让DeepSeek成为了国产AI技术普惠的关键推动👏者之一。 在基础设施与工具链层面，DeepSeek同样😊进行了深度布局，开源了一系列旨在提升训练和推理效率的关键组件😊。例如，针对GPU优化的FlashMLA解码内核和DeepG🙄EMM矩阵运算库，官方数据显示可提升约30%的推理速度；为混😆合专家（MoE）模型设计的DeepEP通信库和DualPip🌟e流水线算法，有效降低了分布式训练的通信延迟；而名为3FS的😜超高速分布式文件系统，则为大模型训练提供了高效的数据读写支持⭐。 尤为关键的是，DeepSeek的开源并非仅仅停留在🎉代码层面。他们敏锐地捕捉到了国产算力崛起的趋势。其开源的工具😜链不仅支持主流的英伟达GPU，还同步推出了适配华为昇腾平台的❤️解决方案（如MindIE镜像）。这一举措有助于推动国产AI算🙌力在实际应用场景中的落地，具有重要的产业价值。庞大的开源体系😴为DeepSeek带来了正向的生态循环。全球开发者基于其模型🤯进行量化（如INT8/INT4版本），降低了部署成本，并围绕😅医疗、金融等垂直行业进行微调，丰富了应用场景。 然而，🤩这耀眼的A面，却无法掩盖其B面深刻的隐忧。R2的迟迟未能发布🔥，正是这些隐忧的集中体现。DeepSeek-R2的推迟，至少🔥面临着三重困境。 首先是技术突破与算力供应的核心矛盾。🤩据英国《金融时报》等媒体报道，R1发布后，DeepSeek在👍相关方面的鼓励下，曾尝试使用华为昇腾芯片进行下一代模型的训练🎉。然而，从英伟达的CUDA生态迁移到昇腾的CANN生态，其难🙌度远超预期。训练过程中的不稳定和性能瓶颈，严重拖慢了研发进度😆，甚至一度迫使团队将关键训练任务切回NVIDIA平台。这场“😊算力长征”的艰难，或许是导致R2延期的最直接、最核心的技术因😆素。 其次，资本的狂热与市场的超高预期，放大了传言的传😆播效应，也给DeepSeek戴上了沉重的“枷锁”。R1的成功🤯让DeepSeek成为了资本市场的宠儿，估值水涨船高。每一次🥳关于R2的传言，都能在资本市场掀起波澜。这种高度关注，既是动👍力也是压力，它迫使DeepSeek必须拿出一款超越性的产品，👍任何一点瑕疵都可能被无限放大，从而导致团队在发布决策上慎之又😆慎。 最后，在激烈的行业竞争与中美技术角力的背景下，构😴成了R2发布最严峻的外部压力。在国内，阿里、百度等巨头凭借强🚀大的资源整合能力，在模型迭代、产品落地和生态构建上步步紧逼。😅在国际上，美国对先进AI技术的出口管制日益收紧。DeepSe🙌ek既要面对国内市场的“内卷”，又要应对国际环境的“脱钩”风😂险，其战略选择空间正变得越来越狭窄。 DeepSeek😍与梁文锋面临的“三重挑战” 当前，DeepSeek及其😅创始人梁文锋正不得不面临着来自技术、战略和市场三个层面的严峻😡挑战，这种局面使其在后续发展路径的选择上变得异常艰难。 😀 第一重挑战，是如何在技术上实现自我超越，即“创新者的窘境”💯。DeepSeek-R1在推理能力上的突出表现，已经为公司树😊立了极高的技术标杆。这意味着R2必须在性能上实现质的飞跃，而🔥非简单的参数提升或常规优化，才能满足市场的期待。 如果😆R2的提升幅度有限，很可能会面临类似于今年GPT-5发布后，🥳行业普遍认为其创新力度不足的评价。对于一家以技术驱动的创业公👏司而言，这种来自内部的、超越自我的压力，是其决策过程中必须考🔥虑的首要因素。 第二重挑战，是公司在技术路线上的战略短😊板，特别是在多模态能力上的“缺位”。当前，全球顶尖大模型的发😊展趋势已明确指向文本、图像、音频、视频等多模态能力的融合。无👍论是通过多模型能力调用协议（MCP）整合不同模型，还是发展原😊生的多模态大模型，都已成为行业共识。 相比之下，Dee🤯pSeek至今发布和开源的模型仍主要集中在文本和代码领域，旗🤯下多模态文生图模型Janus-Pro并未在行业掀起波浪。这种😊技术路线上的单一性，可能会使其在未来以多模态为核心的应用场景😘竞争中处于不利地位，限制其生态的广度和商业化的想象空间。 😀 而国内的另一家大模型公司MiniMax为例，则走向了另一🙄个极端：其从创业初期就专注于多模态技术，并已推出了成熟的产品🎉，但囿于当前主流大模型能力评估体系，仍以语言模型为基准。这使😴得 Minimax 在模型排名、社区认可度、学术引用等“行业🤯标尺”上较为边缘，其开源的大模型 MiniMax-M1，在H⭐ugging Face等平台的活跃度远低于DeepSeek。😡此外，其主打的线性注意力机制与混合专家系统（MoE）虽然理论😡上具备效率优势，但在实践中尚未充分验证其长期可控性和泛化能力😉，也让MiniMax 40亿美元估值屡遭质疑。 第三重🔥挑战，是需要面对DeepSeek面临的生态问题。自今年年中开😂始，网络中关于“DeepSeek变笨了”的讨论不绝于耳，调查⭐发现虽然R1模型在数学推理上表现优异，但在涉及创意、事实性内🤩容时却频繁出现“幻觉”。 而这背后，正揭示出DeepS🎉eek在内容生态上的“先天”短板。大型科技公司如百度、字节跳😡动等，其优势不仅仅在于资金和技术，更在于其庞大的流量入口和内🤔容生态系统。例如，百度拥有搜索、贴吧、文库等一系列产品，而字😂节跳动则有抖音、今日头条、西瓜视频等。这些平台不仅为用户提供😅了稳定的流量入口，更重要的是，在用户与内容交互的过程中，源源⭐不断地产生着最新的、鲜活的数据。这些数据经过清洗和处理，可以🤯持续地为大模型提供高质量的训练语料，形成一个良性的“数据飞轮💯”——模型越好，用户越多，产生的数据越新，模型迭代越快。 👍 DeepSeek目前并不具备这样的内容生态优势。其模型能😡力的提升，更多依赖于外部公开数据集和合作方提供的数据，缺乏像😴百度、字节那样自有的、能够实时更新的“活水”。当模型在训练过🤯程中无法有效甄别和清洗受污染的语料时，就可能导致“幻觉”现象😜的加剧。这种“幻觉”，不仅仅是简单的信息编造，更可能表现为逻😘辑混乱、事实错误，甚至答非所问，这无疑严重影响了用户的信任感😅和使用体验。对于一个致力于商业化的大模型来说，用户信任是其产😂品生命线的基石，而“幻觉”问题，恰恰是横亘在其商业化路径上的😘一大障碍。 写在最后 因此，对于梁文锋而言，是如😜何平衡内部研发节奏与外部市场竞争的压力。R2的延迟发布，为竞😉争对手提供了追赶和反超的时间窗口。在快速变化的大模型市场，技😊术领先的优势稍纵即逝。梁文锋必须在“追求技术极致”与“抢占市😅场时机”之间做出权衡。 发布一个性能未达内部最高标准但🙄能及时卡位市场的产品，还是继续打磨一个可能错过最佳发布窗口的❤️“完美”产品，这是一个艰难的战略抉择。同时，叠加算力迁移带来😢的工程挑战，使得这一决策过程变得更加复杂。 不可否认，👍DeepSeek-R1的发布对行业产生了深远影响。它不仅证明😀了国内团队在核心推理模型领域的研发实力，更重要的是，其开源策⭐略极大地降低了AI技术的应用成本，打破了海外少数厂商在高端模😁型领域的垄断，为推动整个行业的创新和普及做出了重要贡献。 🙌 在大模型之家看来，DeepSeek当前所面临的困境，并非😜个例，而是国内顶尖AI公司在向更高技术水平迈进过程中普遍面临😅的挑战缩影。市场期待R2的最终发布，不仅是期待一款性能更强的💯模型，也是在观察DeepSeek如何在技术瓶颈、战略短板和激😎烈竞争的多重压力下，给出自己的解决方案。DeepSeek和梁⭐文锋给出的答案，也将对国内其他AI公司的发展路径提供重要的参😁考和启示。返回搜狐，查看更多

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上证报中国证券网讯（记者 刘怡鹤）10月9日，天兵科技官微宣😅布，近日公司已完成近25亿元人民币Pre-D轮和D轮新增融资🙌。两轮融资由国裕高华、济钢集团、东方资产、申万投资、中银资产😀、贵阳工业发展基金、北交联合、湖南盛力投资、湖南高新纵横、青😡水慧星等多家知名机构共同完成。本轮融资将主要用于火箭及发动机😁批产备产备料、新一代发动机与火箭研制。 天兵科技是我国🤔商业航天领域领先开展新一代液体火箭发动机及中大型液体运载火箭😊研制的高新技术企业。2023年4月，天兵科技自主研发的天龙二🙌号中型液体运载火箭首飞成功。2025年9月，天兵科技在山东海😡阳东方航天港完成天龙三号大型液体运载火箭一级动力系统全系统海😀上试车，刷新了国内商业航天液体火箭发动机推力纪录。返回搜狐，👍查看更多