5天时间，谨慎三家中国AI企业接连发布了三款对标OpenAI o1系列的看待大模型。

1月20日，中国正超开年出圈的越美“东方神秘力量”DeepSeek（深度求索）发布推理模型DeepSeek-R1，在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，谨慎在仅有极少标注数据的看待资金活跃度指标源码同花顺情况下，极大提升了模型的中国正超推理能力，使得它在数学、越美代码、谨慎自然语言推理等任务性能上比肩OpenAI o1正式版，看待后者为OpenAI在2024年12月上线的中国正超推理模型。

与o1相比，越美R1的谨慎echart实例源码最大优势之一在于高性价比——API服务定价为每百万输入tokens 1元（缓存命中）/ 4元（缓存未命中）、每百万输出tokens 16元，看待远低于o1每百万输入tokens 15美元（约合人民币110元）、中国正超每百万输出tokens 60美元（约合人民币437元）。也就是说，R1的价格约为o1的三十分之一。

更令外界兴奋的吊灯策略 源码是，DeepSeek同步了开源模型权重，允许用户通过R1输出、蒸馏等方式训练其他模型；而o1并未开源，基本处于“黑匣子”状态。

1月21日，另一家中国大模型明星企业月之暗面推出了Kimi k1.5多模态思考模型。pythbn源码剖析在long-CoT长思考模式下，k1.5的数学、代码、多模态推理能力达到OpenAI o1正式版水平；在short-CoT短思考模式下，k1.5的数学、代码、源码计划阵容视觉多模态和通用能力，超越了OpenAI GPT-4o和Anthropic Claude 3.5 Sonnet。

Kimi k1.5尚未开源，但首次分享了详细的技术报告，其中关键就是利用强化学习（RL）增强其推理能力：长上下文扩展和改进的策略优化建立了简单、有效的RL框架，无需依赖蒙特卡洛树搜索（MCTS）、价值函数和过程奖励模型（PRM）等复杂技术。

英伟达高级研究科学家吉姆·范（Jim Fan）指出，DeepSeek和Kimi都简化了RL框架，例如绕过MCTS，只需通过线性化思维轨迹，然后进行传统自回归预测；尽可能依赖事实和最终结果，而不是密集奖励建模。

1月24日，中国AI企业百川智能的全场景深度思考模型Baichuan-M1-preview正式上线，测试结果显示，它在数学、代码等多个权威评测中的表现超越了2024年9月发布的OpenAI o1-preview（预览版）。

除了推理能力，M1-preview还解锁了“医疗循证模式”，能精准回答医疗临床、科研问题，帮助用户做出医疗决