牛透社 6 月 14 日消息，深度求索（DeepSeek）宣布与清华大学达成战略合作，共同研发“自原则批判调优”（SPCT）系统，旨在推动模型在推理阶段的自我优化。

DeepSeek 专注于通过现有资源极限优化实现低成本 AI 模型开发，其 R1 模型运营成本仅为行业巨头的 5% 至 10%，前代 V3 模型最终训练成本为 600 万美元。对比 OpenAI 斥资 5 亿美元训练的新模型，该公司以 560 万美元实现更优基准测试结果。DeepSeek 采用混合专家模型架构（MoE）整合合成数据，在数据成本与性能间取得平衡。

面对美国芯片出口管制，DeepSeek 通过大规模单元并行计算优化算力应用，结合中国国家战略实现技术突破。行业层面，OpenAI 宣布将发布开放权重模型，Meta 推出 Llama 4 模型家族对标其技术路线。