而 DeepSeek R1 则无法一次性处理所有文件，无法生成全面的结果。 4. 编码能力 { } 虽然两种模型都具有编码功能，但 DeepSeek R1 在这方面的表现优于 Kimi k1.5。DeepSeek R1 可以生成更复杂、更精致的代码，并具有反向行逻辑和模块化函数等高级功能。

Dec 30, 2024 · 近期国内 AI领域，Kimi与DeepSeek都在大力投入，这里对Kimi与DeepSeek的做简要的对比分析，包括技术方向、产品形态、用户市场和未来潜力。 本文介绍了DeepSeek LLM项目，旨在通过研究扩展定律（Scaling Laws）来推动开源大语言模型（LLM）的发展。

Jan 22, 2025 · 本文主要倾向于对比两篇技术报告提到的细节，找出各自演进的方向。deepseek r1的论文解读可以参考文章： 训练过程. 预训练：先用 多模态数据 进行一轮训练; 微调训练：先用32k token训练一个epoch, 再用128k token训练一个epoch。 与 Deepseek 对比 差异点

Jan 21, 2025 · DeepSeek-R1和Kimik1.5不约而同地将 强化学习（RL） 视为提升LLM推理能力的核心技术，并都在探索如何超越传统的“预训练+监督微调（SFT）”的技术范式。 这其实很好理解，因为 高质量训练数据不够了 ！

踩着2024年的尾巴，一个国产大模型突然火了。 它就是，DeepSeek-V3模型。 火爆原因是，它用了最小的算力，达到了堪比头部AI模型的推理效果。 不过，对我们这些不懂技术的用户来说，更关注真实用户反馈。 我特意查…

May 12, 2024 · kimi 和 deepseek 的接入难度都是 easy，因为他们都最大限度兼容了 openai 的接口。 我发现 glm4 的接口更简单了，上次评测时，glm4 的鉴权还需要先获取 access token，然后使用 token 来调用接口，这次发现他们还支持直接用 api-key 来调用接口了

Jan 21, 2025 · Kimi 分享了自称“满血版多模态 o1”的思考模型 k1.5，DeepSeek 推出了自己的第一代推理模型 DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1。 截至发稿，Kimi 1.5 在 Github 上只发布了技术报告，因此只有不到 300 stars，而 DeepSeek 选择 MIT 许可开源，目前已有 3K stars。

2 days ago · 近期kimi-k1.5, deepseek-r1的技术文档相继发布，两者着重强调了在llm强化学习中的实践。 本文主要从算法角度分析deepseek和kimi的技术文档，期望能提升对deepseek, kimi的技术实践的理解。 deepseekdeepseek-r1和…

DeepSeek 通过对 DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1 这两个 660B 模型的蒸馏，开源了 6 个小模型。 其中，32B 和 70B 型号在多个领域达到了 OpenAI o1-mini 的水准。

大家好，今天我想和大家分享一下我最近在使用的三款国产大模型：DeepSeek、Kimi和智谱清言。 这些模型不仅在技术上各有千秋，而且在实际应用中也展现出了强大的能力。