2026年1月，欧洲版OpenAI公司Mistral的CEO Arthur Mensch在访谈中声称，中国开源模型DeepSeek-V3基于其团队提出的架构构建，此言论引发争议。网友指出，DeepSeek-V3与Mistral的Mixtral论文发布时间仅相差3天，且两者的架构思路和数学公式存在显著差异。DeepSeek通过细粒度专家分割和改进路由机制实现算法创新，而Mixtral更偏向工程优化。此外，Mistral 3 Large被曝直接沿用DeepSeek-V3架构，进一步加剧批评。Arthur Mensch的发言被质疑试图‘岁月史书’以挽回面子，网友对Mistral的态度从赞赏转为不满。目前，DeepSeek正瞄准春节档发布新模型，竞争愈发激烈。

12月3日，科技媒体Wccftech报道，英伟达GB200 NVL72 AI服务器在‘混合专家’模型测试中取得重大突破，性能较上一代HGX 200提升10倍。测试基于Deepseek-R1等开源大语言模型，验证了其显著的计算效率。GB200采用72芯片配置、30TB共享内存及第五代NVLink技术，通过协同设计和全栈优化（如NVIDIA Dynamo框架）大幅提升专家并行计算能力。此外，新数据格式NVFP4进一步提升了性能与精度。这一进展解决了MoE模型扩展瓶颈，满足AI算力需求，巩固了英伟达在AI服务器市场的领导地位。

正文：2025年9月1日，美团发布并开源了LongCat-Flash-Chat AI模型，采用混合专家架构，总参数量达5600亿，但仅激活5%即可实现高效性能。该模型在智能体任务、推理速度及成本控制上表现突出，尤其适合复杂场景应用。其创新的“零计算专家”机制和跨层通道设计优化了算力分配与训练效率，在H800 GPU上实现100+ tokens/s推理速度，输出成本低至5元/百万token。基准测试中，LongCat-Flash在多项指标中名列前茅，例如ArenaHard-V2得分86.50，MMLU得分89.71，并在智能体工具使用和编程任务中超越更大规模模型。美团已提供SGLang和vLLM两种部署方案，代码以MIT License开源，用户可自由用于研究或蒸馏新模型。详情见其官方资源及相关页面。

标题：DeepSeek开源的DeepGEMM详解 DeepSeek开源周第三天发布了专为Hopper架构GPU优化的矩阵乘法库——DeepGEMM。该库支持标准矩阵计算和混合专家模型（MoE）计算，在Hopper GPU上达到1350+FP8 TFLOPS的高性能。 DeepGEMM核心代码仅约30...

2月25日，DeepSeek在开源周上发布了DeepEP，首个用于MoE模型训练和推理的EP通信库。该库支持高效全对全通信及低精度运算，兼容现代高性能计算需求。特别优化了NVLink到RDMA的非对称带宽转发场景，提供高吞吐量和SM数量控制。对于延迟敏感的推理解码，DeepEP还提供纯RDMA低延迟内核，支持自适应路由，满足多样化GPU资源需求。

《科创板日报》报道，月之暗面Kimi发布新技术报告，推出‘Moonlight’模型，该模型基于Muon训练，参数量分别为30亿和160亿。使用了5.7万亿个token进行训练，在较低的浮点运算次数下实现更优性能，提升了帕累托效率边界。

国产AI大模型DeepSeek在近期发布，其DeepSeek-V3和DeepSeek-R1模型在多项评测中超越了其他开源模型，性能接近GPT-4。DeepSeek-R1可免费使用并支持联网搜索，其推理成本低，仅需传统模型成本的约3%。DeepSeek还开源了模型权重和技术，降低了使用门槛。此外，DeepSeek最新推出的Janus-Pro-7B模型在多模态能力上表现出色。与此同时，阿里通义团队发布了Qwen2.5-Max模型，性能与DeepSeek-V3相媲美。DeepSeek的成功引发了行业关注，推动了AI技术的发展。