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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天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

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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)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

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)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

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阅读本文前，诚邀您点击“关注”按钮，以便日后持续收到此类精彩😁内容推送，同时也方便您参与讨论和分享。您的支持，是我们坚持创👏作的最大动力！ 文丨季暖 编辑丨季暖 众所😢周知，中国常被国外称为“基建狂魔”，这源于我国的建筑工人勇于🤯开山辟路，遇水搭桥，几乎没有任何工程难题能难倒他们。中国的建🙌筑领域以攻坚克难著称，创造了无数奇迹。 不过，在我国的🙌建设史上，也有一些不尽如人意的失败案例。某些工程耗资巨大，最😎后却沦为烂尾项目，造成严重损失。令人惊讶的是，世界四大失败工🤩程里，中国竟占了两个名额。 当你看到下面这张照片，是不👏是误以为来到了童话般的迪士尼乐园，或者是某个浪漫的欧洲小镇？😉其实都不是。这里是土耳其西北部博卢省的穆杜尔努镇，青山环绕，🤩风景秀丽，而这片土地上矗立着一片庞大的城堡式别墅群。 🎉这座豪华度假村名为Burj al Babas，由Sarot集❤️团开发，坐落于土耳其首都安卡拉与伊斯坦布尔之间。每栋建筑都采😂用哥特式建筑风格，据说灵感来源于迪士尼城堡，住在这里仿佛置身🤗童话世界，犹如真正的王子和公主。然而，如今这片别墅群已成断壁🥳残垣，寂寥凄凉。 当初，该度假村计划建设732栋别墅，😎除了满足居住需求，还规划了购物中心、游泳池、健身房等各类娱乐👏设施，主要面向中东富裕阶层。 起初，开发商的设想确实获😆得了成功，博卢城堡别墅受到了很多中东富豪的热捧，甚至在项目尚😎未完工时，就已经卖出了三百多栋。数据显示，购买者主要来自卡塔👏尔、巴林、科威特、阿拉伯联合酋长国等国家，每栋别墅售价在37😂万至53万美元之间。 然而，危机来得异常突然。别墅建至😡近600栋时，国际油价暴跌，众多买家无法继续支付尾款，纷纷退🙌出购买。资金链断裂令开发商陷入困境，Sarot集团被迫停工，🚀不仅面临破产，还背负高达2700万美元的巨额债务。 时😍至今日，这个烂摊子依然无人敢接手。原本梦想成为“迪士尼城堡”😍的豪华度假村，如今摇身一变成了土耳其知名的灵异探险打卡地。 👏 为何油价波动会直接导致集团破产？当年法新社曾这样形容：🔥“Burj al Babas的故事，正是土耳其建筑业乃至整个😀经济的缩影。” 一座被风吹倒的大桥，可以有多讽刺？ 😡 1940年7月11日，美国华盛顿州的塔科马海峡吊桥竣工通💯车。但仅仅四个月后，这座大桥轰然坍塌，震惊世人。 作为😂悬索桥的代表作，塔科马海峡大桥从一开始便备受争议。车辆行驶时😡明显感到桥面晃动，风大时桥身甚至变形，仿佛在跳舞一般。 ❤️ 设计上，曾有两位工程师提出不同方案。一位建议传统的稳固设计😆，确保大桥坚固耐用；另一位则提出新颖理论，强调桥不仅要坚固，🌟还要美观且节约成本。最终，后者的设计方案被采纳。 建成👏前，塔科马大桥还被宣传为“全球首座采用板状钢梁支撑的桥梁”，🤗意图展现其非凡坚固性。可惜，通车后这一宣传成了笑话。 😊造成桥梁摇晃的根本原因，是施工方为了节约成本，使用了廉价劣质🤩材料，原本设计的钢桁架主梁被钢板梁替代，梁高从7.6米降低至🤯2.4米，导致桥梁刚性不足。 面对市民投诉，施工方强词🙌夺理，坚持称桥梁结构巧妙，任何风力都无法对桥造成影响，拒绝承😢认问题。 然而，有一天一阵风刮过，桥梁遭遇了与风频率一🤔致的共振现象，结果被风吹垮。 当时许多人亲眼目睹了这场😁灾难，这座桥因而闻名全球。施工方再怎么辩解，也难以挽回声誉。👍 这场灾难带来的积极影响是，如今世界各地建桥时都会安装😉阻尼器，防止类似共振现象再次发生，塔科马桥的教训成为桥梁设计😎史上的重要警示。 虽然中国在基建方面表现卓越，但仍难免🙄出现一些质量不达标的“豆腐渣工程”。 2011年7月某🥳个凌晨，钱江三桥突发坍塌事故，震惊全国。外国人听闻此事多感惊🎉讶，认为中国基建几乎无懈可击；而杭州本地人听到消息，却反应平😂淡，因为他们早已心存疑虑。 事实是，钱江三桥建成后的十😂年间，曾多次进行维修翻修，若工程质量可靠，根本无需反复修缮。🤔 事故发生后，杭州市相关部门迅速召开新闻发布会，官方将😁坍塌原因归咎于“车辆超载”。 然而，这个解释并未让公众😀信服，发布会仅持续五分钟，显得草草了事，回避了对桥梁质量的深😀入讨论。 记者随后采访了浙江大学建筑工程学院土木系教授❤️谢旭，他指出，“车辆超载虽然是直接诱因，但绝非根本原因。” 😀 央广网也发表相关文章，标题为《钱江三桥塌陷：建筑方屡获🌟国家奖项却屡发坍塌事故》，验证了大众心中的疑问。 最终😀，部分涉事官员因贪腐被查处。钱江三桥虽仍在使用，但不少杭州人👏每次经过时都会心存戒备，选择此桥时都会多加小心。 豆腐🤗渣工程虽让人心痛，但至少能完工。而下面这项工程，完全是“胎死😍腹中”。 远达集团曾计划斥资90亿元在长沙打造一座超越🔥迪拜塔的超级高楼，名为“天空之城”，预计高度838米，楼层数😀超过200层，力图夺取“世界第一塔”的称号。 然而，建😊造如此高楼，开发商却将工期定在2013年10月至2014年4🎉月，仅仅6个月内完成200层，平均每月要盖15层楼，这根本不😢现实，简直是痴人说梦。 因此，“天空之城”项目还未打好😎地基就被叫停。除了工期和预算过紧，更有安全隐患。838米的高😘度远超目前最高消防云梯的130余米，一旦发生火灾，后果不堪设⭐想。 相关部门基于安全考量，拒绝审批该项目。最终“天空😀之城”沦为一个积满雨水的荒地。新华社更是毫不留情地讽刺其为“😜口水之城”，彻底揭穿远达集团借项目炒作的真相。 返回搜😡狐，查看更多