在近日于上海举行的汽车展上，德国汽车制造商宝马（BMW）宣布，将于今年晚些时候在其新车型中集成中国初创公司 DeepSeek 的人工智能技术。
这次合作的具体细节虽然尚未完全披露。宝马首席执行官奥利弗・齐普塞(Oliver Zipse)在展会上表示，这一举措标志着宝马在中国市场进一步加强与本地科技公司的合作。
齐普塞强调，中国在人工智能领域的创新步伐迅速，宝马希望借助这种技术提升其汽车的智能化水平。“在这里，AI 技术正在飞速发展。我们正在加强与当地公司的合作，以便将这些先进的人工智能技术整合进我们的车辆中。”
此外，宝马在汽车电动化和智能化方面的努力也在不断加码。随着全球汽车市场向电动和智能化转型，宝马希望通过与 DeepSeek 的合作，增强在这些领域的竞争力。齐普塞提到，未来的汽车将不仅仅是交通工具，更会成为用户生活的智能助手。
避免步其后尘。 目前，OpenAI面临来自包括中国AI实验室DeepSeek在内的开源策略竞争者的挑战。这些"开源"竞争者将模型提供给AI社区用于实验，在某些情况下还允许商业化使用，与OpenAI此前更为封闭的做法形成鲜明对照。 这种开
勋表示，目前已有150多万中国开发者基于NVIDIA平台创新，DeepSeek、阿里、腾讯、MiniMax、百度等领先模型在这里诞生并开源，推动全球AI发展。中国的开源AI已成为世界进步的催化剂，让每个国家、每个行业都有机会参与AI革命。
指出，中国在大型语言模型发布节奏上正快速逼近美国，DeepSeek、阿里Qwen、百度文心一言等模型在代码生成与数学推理等核心任务中表现优异。斯坦福HAI发布的Chatbot Arena数据显示，截至2025年2月，中国顶尖模型评分已达1362分，
彭博社报道称，DeepSeek 在 今年 1 月推出低成本、功能强大的人工智能模型震惊全球科技行业后，也给阿里巴巴带来了巨大的紧迫感。为迅速追赶这一技术突破，阿里巴巴的工程师们甚至取消了最重要的中国传统节日——春节的
从使用者到扛把子 2025 年春节，来自中国的开源大模型 DeepSeek-R1 引爆全球，这一模型在数学、推理等多项基准测试中已追平甚至超越国际一线闭源模型，迅速占领了全球技术头条。 这一“DeepSeek 时刻”不仅打破了美国对 AI 技
扩大，但普及程度仍不够 如今，已有 2/3 的国家提供或计划提供 K-12 计算机科学教育，是 2019 年的两倍，其中非洲和拉丁美洲取得的进展最大。在美国，拥有计算机学士学位的毕业生人数在过去 10 年中增加了 22%。然而，在许多
系统」。 主持人还特别向 Transformers 作者问起了对 DeepSeek 的看法： Robert: 您如何看待DeepSeek最新发布的高性能开源模型？相比其他选项，它不仅表现优异且成本更低，更特别的是由中国对冲基金以开源方式推出。 Illia:
的问题。 AI推理时代即将到来？ 今年年初，中国AI公司DeepSeek模型的横空出世在AI领域掀起巨浪，R1模型因其高效推理能力和低成本训练受到全球关注，也对英伟达等芯片企业形成了前所未有的冲击。 英伟达公司年度开发者大
的竞争力不容忽视 问：你怎么看最近崛起的中国AI公司DeepSeek？ 皮查伊：DeepSeek是一个“认知刷新”的时刻。任何认真关注AI论文的人都不会低估中国的能力。中国的研究输出非常多，人才也极为优秀。DeepSeek的发布让外界意
Hugging Face 近日发布开放权重模型贡献榜，中国团队Qwen和DeepSeek成功入围前15名。该榜单表彰为开源社区提供高质量模型权重的团队，其模型广泛应用于学术与产业创新。 由阿里巴巴云智能集团支持的Qwen团队，以Qwen3系列模型
正面影响，称中国企业通过开放分享和底层创新，比如 DeepSeek 和 Kimi 系列模型，展现了更高的效率和更强的竞争力。 文章标题十分坦诚——《China proves that open models are more effective than all the GPUs in the world》，直接提出“中国证
后者为深度推理模型，官方测试结果显示其整体效果领先DeepSeek R1、V3最新版，价格为DeepSeek R1调用价格的25%。 关于国行版苹果AI的上线时间，苹果计划于本月下旬启动iOS 18.6的测试（目前最新版本为iOS 18.4.1），该版本预计于今
根据《The Information》的报道，DeepSeek 工程师在过去几个月一直致力于完善 R2 模型，但梁文锋对 R2 现在的性能还不满意，工程师团队仍在全力优化和打磨，发布时间待定。梁文峰要求模型达到更出色的结果才批准发布。 此外，
安全问题等领域提升超40%。另外，据了解，中国电信将于年内开源千亿级参数大模型。 根据介绍，TeleChat-12B将7B版本1.5T训练数据提升至3T，优化数据清洗、标注策略，持续构建专项任务SFT（监督微调）数据，优化数据构建规范