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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唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

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邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

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文 | 即时刘说 文 | 即时刘说 在Labub😴u爆火时，它甚至被市场炒成了 “收藏品”，一位经济领域的大佬😀和我聊起这事时直言：把 Labubu 当收藏品炒作，本质是个😊伪命题。大佬给出的理由很明确 ——Labubu 更偏向潮流消🌟费品，它的市场价值多靠情绪价值和资本投机撑起来，既没有收藏品👍该有的 “系统性稀缺性”，也缺乏足够的IP深度。 聊到🤗这个 “伪命题”，我不由联想到了即时零售行业里的闪电仓—— 🌟它现在似乎也面临着类似的 “认知疑问”。 目前即时零售😆平台端公布的市面上闪电仓数量超 5 万家，但依我和很多行业同😅仁的观察判断，真实仍在落地运营的数量恐怕没这么多；更关键的是😍，即便按这个规模算，整个行业里的闪电仓品牌也只有数百个，市面😁上绝大多数闪电仓其实都是加盟模式，其中真正符合商业逻辑、具备👍可持续性的品牌，或许寥寥无几。除了惠宜选的仓店数突破2500🚀 家，其他绝大多数一线闪电仓品牌，比如小柴购、乐购达、优购哆🌟、快客达等品牌仓店数在几百家左右；至于更多小品牌，仓店数甚至😢不足 20 家。 所以，刘老实认为有必要和大家一起讨论👏：当下的闪电仓加盟，到底是不是又一个 “伪命题”？ 传🥳统加盟的四大门槛，闪电仓能跨过几个？ 传统的品牌加盟模😀型通常建立在四个基础之上，这也是品牌放加盟需满足的核心条件：😴 成熟的商业模型：即有品牌直营店验证这一商业模式的可行😊性和盈利性； 一定的品牌性：即便品牌目前仍不具备品牌力😊，后续也要加强对品牌的打造； 较强的运营能力：总部需具🚀备全流程支持系统和数字化运营工具； 一定的供应链能力：😂很多品牌本质上主要依靠供应链盈利（如瑞幸、蜜雪冰城等）。 💯 但放眼当下的闪电仓市场，绝大多数品牌似乎难以达标： 🎉 首先，缺乏经过充分验证的直营模型。仓店品牌虽多，但有些仓店❤️甚至都没有自己的直营店，加盟后往往是能 “摸黑过河”； 😡 其次，品牌建设几乎为零。目前，消费者认的是平台标识（美团闪😉购、淘宝闪购、京东秒送），而非仓品牌本身；且目前即时零售平台😂用户主要依靠搜索商品关键词购物，特定到某闪电仓品牌购物的占比🤯相对较少； 再次，运营支持系统薄弱。尽管大多数品牌都提😍供运营服务，并赚取加盟商的销售抽点，但很多品牌在选品、定价、😡动销策略等关键环节仍缺乏精细化管理； 最致命的是第四点🚀：供应链能力缺失。绝大多数闪电仓品牌没有自己的供应链，更无自😴建中心仓，加盟商的货源大都来自 1688、拼多多等平台，导致🚀商品质量参差不齐、同质化严重。 其实并非大多数闪电仓品😆牌不想做自己的供应链，而是先天条件不足。 展开全文 🥳 闪电仓与便利店、餐饮等传统实体加盟存在本质差异：闪电仓做😆的是线上半径生意（多为 3-5 公里），其密度天花板非常低。🎉即便在北京、上海这样的超大型城市，同一品牌目前也很难支撑超过😆100 个仓店同时健康运营，这也切断了绝大多数品牌方打造自身🤩供应链的想法。 然许多品牌也在平台没有区域保护机制的情🤯况下进行全国招商加盟，导致区域内卷加剧、单仓盈利困难；这种 😍“一套货盘打全国”的模式，显然难以适应不同区域的消费差异。 😘 可以说，除了极少数品牌自建仓配体系外，绝大多数闪电仓在😡供应链端几乎毫无壁垒—— 而这恰恰是加盟模型中最核心的盈利来😂源之一。 面对这些问题，我们需要思考：这是商业模式本身😀的问题，还是行业发展的阶段性问题？对此，市场存在两种不同观点🙌： 有观点认为，闪电仓仍处于早期发展阶段，目前的问题并❤️非模式缺陷，而是行业尚未进入成熟期。正如电商早期一样，混乱与😎整合是必经之路，随着市场出清和资本筛选，最终能留下的品牌或将😢建立起真正的供应链和运营能力。 也有不少人和我持相同看😉法：如果绝大多数参与者始终依赖低质货源、缺乏品牌认知、只能在🎉平台流量红利中 “薅羊毛”，那么闪电仓加盟很可能只是一个 “🙄看起来很美” 的伪命题。因为它吸引了很多并非真正的创业者，而😍是追逐风口的投机者入局 —— 正如 Labubu 的炒作逻辑⭐一样，情绪和资本驱动之下，缺乏可持续的根基。 所以，我😂们不必急于给闪电仓加盟是否是伪命题下定论，但必须提出更尖锐的😢核心疑问： 1、在没有供应链控制力的情况下，闪电仓品牌🙌究竟靠什么为加盟商提供长期价值？ 2、是走区域为王的精🥳细化运营之路，还是继续走全国招商加盟的扩张之路？ 3、🚀平台政策一旦变动（如抽成比例或流量分配调整），对平台依赖度极💯高的闪电仓该如何生存？ 4、如果消费者只认平台、不认仓😍品牌，那么加盟的 “品牌溢价” 究竟存在于哪里？ 5、😘闪电仓要想提升单量，除了卷价格，增加sku外，是否能找到真正😅的解锁钥匙？ 6、闪电仓是否适合搞私域，又如何打造自己😘的私域？ ...... 这些问题并不容易回答，但😀却值得每一个参与者深思。闪电仓是否将成为即时零售的基础设施，😆抑或只是资本助推下的又一波泡沫？答案可能要在未来两三年内才能🙌真正浮现。而在那之前，保持清醒的批判性思考，或许比盲目入场更👏加重要—— 尤其是对行业小白而言。 对此，你有什么高见🔥，也希望在评论区和刘老实一起互动讨论。返回搜狐，查看更多