تقوم ديب سيك حاليًا بتدريب نموذج جديد يحتوي على 2 تريليون معلمة، مع خطط لبناء نموذج نهائي بـ 8 تريليونات معلمة.
تقوم الجهات التنظيمية الصينية بتحقيق في ديب سيك ومونشوت آي بشأن التسرب المحتمل للبيانات إلى الشركة الأمريكية أنثروبيك. يأتي التحقيق بعد شائعات تتعلق بمديرين تنفيذيين من كيمي، على الرغم من أن الوضع يُوصف حالياً بأنه تحقيق وليس اعتقالات مؤكدة.
يقدم الباحثون CodeMidas، وهو خط أنابيب وكيلي يبني بيئات التعلم بالتعزيز من الوظائف المُنفذة في مستودعات الكود المصدري مفتوح المصدر، باستخدام الكود المصدري كإدخال وحيد. تقوم الطريقة بتخصيص الحوسبة الوكيلية لاستكشاف الوظائف، وبناء اختبارات مبنية على التنفيذ، والتحقق من صحة المهام عبر عمليات تشغيل متكررة، مما يؤدي إلى مجموعة بيانات تحتوي على 5,545 مهمة تدريب عبر 23 لغة برمجة. يؤدي تدريب MiMo-V2.5 على هذه المهام باستخدام GRPO إلى تحسين الأداء في خمسة معايير متنوعة، بما في ذلك DeepSWE (+11.7%) وProgramBench (+17%) وTerminal-Bench v2.1 (+8.5%). يشير تحليل المسارات إلى أن الوكيل المدرب بالتعلم بالتعزيز يظهر سلوكيات أفضل مثل زيادة استكشاف قاعدة الكود وتنوع أكبر في التحقق الذاتي. تؤسس هذه النتائج الكود المصدري كأساس قابل للتوسع لبناء بيئات التعلم بالتعزيز التي تحسن وكلاء البرمجة عبر مهام برمجية متنوعة.
أطلقت DeepSeek نموذج DeepSeek-V4.1-Flash، وهو نموذج Mixture-of-Experts متعدد الوسائط مصمم لمعالجة التكاليف العالية لحساب السياق الطويل والذاكرة المؤقتة الكبيرة KV في أعباء العمل الوكيلية.
يُعد Atria Dawn Preview نموذجًا لغويًا أساسيًا ذا قدرات وكيلة، صُمم لعمليات البحث العلمي وأعمال الهندسة، وتم تدريبه عبر خط أنابيب لتجارب قابلة للتحقق يربط التفاعلات الوسيطة بالأدوات بالبيئات القابلة للتنفيذ. وعلى مدار 16 معيارًا تغطي البحث الحقيقي، والهندسة، والعمل الرقمي، يتنافس النموذج مع الوكلاء المتقدمة ويحقق أعلى درجة مُبلغ عنها في خمسة منها.
احتل DeepSeek V4.1 Flash المركز الأول في معيار Astra الجديد ضمن تحديث مؤشر الذكاء الاصطناعي Artificial Analysis v4.3.
نستخدم ملفات تعريف الارتباط لقياس الزيارات وتحسين الموقع. يمكنك قبول أو رفض ملفات تعريف الارتباط الخاصة بالتحليلات. سياسة الخصوصية