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ラボ

毎朝十数個の公式ブログを開いて回る必要はありません。OpenAI、Anthropic、DeepMind などの一次発表を、要点を抜き出した形で。

DeepSeek は、非対称な因果エンコーダデコーダアーキテクチャを備えたマルチモーダル MoE モデルである DeepSeek-V4.1-Flash をリリースしました。このモデルは性能とコストの面で DeepSeek-V4-Pro を上回っています。

DeepSeekは、エージェントワークフロー向けに高速なテキスト処理と高性能な視覚的理解のギャップを埋める実験的なマルチモーダルモデル、DeepSeek-V4-Flash-Vision-Expをリリースしました。

DeepSeekは、強化されたエージェント機能、柔軟な推論負荷設定、およびOpenAI Responses APIのネイティブサポートを特徴とするDeepSeek-V4-Proをリリースしました。

DeepSeekはオープンソースのDeepSeek-V4プレビュー版をリリースし、100万トークンのコンテキストウィンドウと最先端のエージェント型コーディング能力を備えた2つのモデルバリアント（ProとFlash）を導入しました。

DeepSeek は、ツール使用における思考の統合と、競技プログラミングおよび数学における金メダル級の性能を備えた、エージェント向けに設計された推論重視のモデル、DeepSeek-V3.2 および DeepSeek-V3.2-Speciale をリリースしました。

DeepSeekは、ロングコンテキストの効率を向上させ、API価格を50%以上削減するDeepSeek Sparse Attention (DSA)を特徴とする実験的モデル、DeepSeek-V3.2-Expをリリースしました。

DeepSeek は、言語の一貫性を向上させ、Code Agent と Search Agent の性能を強化した V3.1 のアップデート版である DeepSeek-V3.1-Terminus をリリースしました。

DeepSeek-V3.1 は、ハイブリッド推論モード、強化されたエージェント機能、および長文コンテキスト拡張のための継続的プレトレーニングを導入し、エージェント中心のAIへの一歩を踏み出しています。

DeepSeek は、ベンチマーク性能の向上、幻覚の低減、JSON 出力および関数呼び出しのサポートを特徴とする、R1 モデルの更新版 DeepSeek-R1-0528 をリリースしました。

DeepSeekは、推論、フロントエンド開発、およびツール使用能力が改善されたDeepSeek-V3-0324をリリースしました。現在はMIT Licenseの下で利用可能です。

DeepSeek は、数学、コード、および推論タスクにおいて OpenAI o1 と同等の性能を持つオープンソースの DeepSeek-R1 モデルを発表しました。これは MIT ライセンスの下でリリースされ、商用利用も無料です。

DeepSeekは、ウェブ検索とDeep-Thinkモードを特徴とする、DeepSeek-V3を搭載した無料のクロスプラットフォーム・モバイルアプリケーションをリリースしました。