开源日报 | DeepSeek-R1性能对标OpenAI o1；Kimi发布k1.5多模态思考模型；中国自主量子计算编程框架QPanda3发布；哪些AI产品在赚钱？
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# 2025.1.21
今日要闻
DeepSeek-R1 发布，性能对标 OpenAI o1 正式版
据深度求索 DeepSeek 官方消息，DeepSeek-R1 大模型正式发布，并同步开源模型权重。
DeepSeek-R1 在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩 OpenAI o1 正式版。
Kimi 全新 SOTA 模型 —— k1.5 多模态思考模型来了
月之暗面正式发布 Kimi 全新 SOTA 模型：k1.5 多模态思考模型，同时首次公开模型训练技术报告。
据官方介绍，从基准测试成绩看，k1.5 多模态思考模型实现了 SOTA（state-of-the-art）级别的多模态推理和通用推理能力。
在 short-CoT 模式下，Kimi k1.5 的数学、代码、视觉多模态和通用能力，大幅超越了全球范围内短思考 SOTA 模型 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet 的水平，领先达到 550%。
腾讯混元 3D 生成大模型 2.0 开源发布
腾讯混元3D生成大模型2.0现已开源，腾讯同步上线混元3D AI创作引擎，这也是业界首个一站式3D内容AI创作平台。
据悉，该版本针对3D生成过程中的几何和纹理两个大模型进行了升级。其中，几何大模型的任务就是捕捉3D物体的形状和结构。腾讯云采用Hunyuan3D-DiT和Hunyuan ShapeVAE技术，让生成的「白模」（没上色的模型）效果堪比设计师手工建模；纹理大模型Hunyuan3D-Paint如同专业的「化妆师」，可以根据文字或图片描述，为「白模」穿上各种高清纹理，科幻、卡通、写实，风格切换自如。
Meta 正计划推出 AI 编程助手，或将在年内问世
Meta CEO 马克·扎克伯格近日透露，Meta 公司正在研发一种 AI 编程助手，很可能在今年问世。
扎克伯格表示，Meta 正在朝着一个目标努力，届时“我们应用中的大量代码，甚至包括我们生成的 AI，将主要由 AI 工程师而非人类工程师编写”。这意味着，Meta 未来的技术开发将越来越依赖于 AI 的能力。
与此同时，Meta 也宣布将裁员约 5% 的员工，涉及 72000 人的庞大团队。不过，扎克伯格强调，AI 目前尚无法完全取代这些职位。
谷歌公布 Titans 系列 AI 模型架构：融合长短期记忆与注意力机制、突破 200 万上下文 Token
谷歌研究院发文，公布了“Titans”系列模型架构，相应模型架构最大的特点是采用仿生设计，结合了短期记忆、长期记忆和注意力机制，支持超过 200 万个 Token 的上下文长度，目前相关论文已发布在 arXiv 上，谷歌计划未来将 Titans 相关技术开源。
Titans 系列模型架构通过引入深度神经长期记忆模块（Neural Long-Term Memory Module）有效解决了相应问题，其设计灵感号称来自人类的记忆系统，结合了短期记忆的快速反应与长期记忆的持久特性，并通过注意力机制来着重执行当前的上下文。
第三代中国自主量子计算编程框架 QPanda3 发布，编译速度较美国 Qiskit 1.3.0 提升 320 倍
本源量子今日宣布升级推出第三代中国自主量子计算编程框架 QPanda3，根据相关测试结果，QPanda3 在量子线路编译方面的性能显著优于美国 Qiskit 1.3.0，在处理大规模量子线路时表现尤为突出，特定情况下，其编译速度提升高达 320 倍。
QPanda3（Quantum Programming Architecture for NISQ Device Application v3）是一个开源的量子计算编程框架，基于 C++ 开发，同时提供了 Python 接口，开发者在享受 C++ 高性能的同时，可以使用 Python 编写量子程序。
该框架是本源量子全栈式量子计算编程生态工具链的重要组成部分。工具链涵盖了量子编程框架、量子基础算法、量子机器学习、量子编程语言和量子计算集成开发环境等多个核心组件，能够为生物制药、量子人工智能、量子金融等前沿领域提供技术支持。
今日观察
社交观察
DeepSeek 完成了对 OpenAI 的从致敬到超越
昨晚看到一些对DeepSeek R1的讨论，早晨趁注意力好就阅读了一下，又一次被震惊了。如果说DeepSeek V3的思路还都在想象范围内，更多是惊艳的工程交付能力，DeepSeek R1就是纯粹的无人区探索和发现了（可能OpenAI已经这么做了，但没公开，也可能DeepSeek R1的做法比OpenAI还要好），从V3到R1 ，DeepSeek完成了对OpenAI的从致敬到超越，这让我有点相信梁文锋说的ASI了。
1，Zero 的做法太简洁了，简单直接有效；2，R1 一步一步cook ，确实像炼丹，像酿酒，像煲汤，勾勾兑兑，成了
可以预期开源大模型全面超越闭源模型。模型开源的一个好处是，全世界的人才都聚拢过来一起在这个路线上探索，譬如DeepSeek也不给我们钱，但我们整个团队都投入到优化DeepSeek部署性能上去了，在我们之外的大玩家就更多了。
- 微博 老师木
字节悄悄卖算法给 Meta？
TikTok的最大价值在哪里？当然1.7亿美国用户价值很高，但真正的核心竞争力是AI算法。没有AI算法就没有产品竞争力和用户粘性。这一点就连马斯克也是公开肯定的。
不妨想一下，但凡字节点头卖算法，TikTok封杀这事早就过去了。就是因为TikTok坚持不出售，才从2020年抗到了现在，甚至不惜服务直接下线，又怎么可能会在川普上台带来转机曙光的时候，轻易把最核心的资产让给幕后大黑手Meta？
- 微博 郑峻
到底哪些 AI 产品在赚钱？
- 微博 宝玉xp
DeepSeek 创始人梁文锋仅靠百名中国程序员，已赶超 OpenAI
甚至有报道称深度求索（DeepSeek）团队不招聘高级技术专业人员。员工的工作年限约为3到5年，而那些拥有8年以上研发经验的人还可能会被直接拒绝。因为他们害怕这样的人包袱太重、缺乏创新的动力。
媒体观察
两部门连发三份文件 规范公共数据资源授权运营相关活动
公共数据资源开发利用是一项综合性、系统性工作，三份配套政策文件的贯彻落实需要各方协同发力。下一步，将从以下几个方面开展工作。一是强化工作统筹；二是加大宣贯培训；三是培育示范场景；四是抓好跟踪落实。
- 证券日报
周鸿祎迷失在“千万粉丝”里
热闹与质疑并存，也让我们不得不重新审视：周鸿祎的个人“网红之旅”，究竟能走多远，又能为360带来多大的转机？
- 市象
小米又是第一！智能门锁大战白热化，AI和营销成关键？
C端市场的快速崛起，给智能门锁行业带来了新的增长力，如何顺应C端市场的情况打造产品、投放营销，则是接下来智能门锁企业需要思考的首要问题。
- 雷科技
AI盈利难、机器人泡沫多，马库斯25年AI预测，隔空喊话马斯克
新年伊始，AI专家Gary Marcus发布长文，公布了他对2025年AI发展最新的25项预测，包括AGI、生成式AI、自动驾驶、人形机器人、视频生成、智能体等多个方向。虽然在2024年对OpenAI估值预测出错，但在最新的预测中仍不看好OpenAI。
- 新智元
特朗普将如何改变人工智能法规
- 美股投资网
600亿，背后！
近日，大基金三期第三次出手，联手上海国资成立国家人工智能产业投资基金。头部机构投资人预计，其未来投资方向将会在半导体和人工智能（硬件+软件）这两大主线上。
- 创投日报
今日推荐
开源项目
BiglySoftware/BiglyBT
https://github.com/BiglySoftware/BiglyBT
BiglyBT 是一个基于 Vuze（原名 Azureus）的 Bittorrent 客户端，具有功能丰富、开源和无广告等特点。
每日一博
向量数据库真的能满足所有 AI Agent 的记忆需求吗？
文章首先介绍了 Agentic AI 系统的基本概念，以营销案例说明了其任务分解和执行能力。随后深入探讨了向量数据库在管理 AI 记忆方面的应用及其局限性，特别指出了数据质量问题。
开源之声
用户观点
《2024 中国开源开发者报告》正式发布
- 观点 1：挺惊讶的，gitee 上一年新增150万用户数，500万新增仓库数量，40万开源组织。中国开源越来越顶了
- 观点 2：大家赶紧学TypeScript+RAG，明年你就是老板的“AI驯兽师”！
- 观点 3：现在AI工具对于编程的辅助作用确实越来越强了，用多了感觉已经离不开了
- 观点 4：中国开源必须支持，祝开源中国越来越强大
- 观点 5：看来以后真要失业了，工作都被AI代替了，烦恼
- 观点 6：看个报告，还能有机会拿奖品，确实爽歪歪
- 观点 7：玩玩AI生图，浅尝辄止，不过IDE的AI插件还挺好用
- 观点 8：aieditor👍👍👍
- 观点 9：chatgpt的发布不过才2年，但似乎已经过了很多年。这两年我们不停地接触到新技术名词，企图在这场洪流中抓住些什么。来到2025年，我们期待的杀手级ai应用会出现吗？
- 观点 10：豆包，文心一言，通义，kimi，最终的王者应该是从这里产生
- 观点 11：现在写代码用AI，写ppt用AI，写文案用AI，都被机器代替了，以后就业机会越来越少，焦虑
- 观点 12：deepseek R1, 说与Openai o1比肩，试了一下，高中奥数题依就做不起！
- 观点 13：AI在多个领域的应用加速落地了，25年预计是更加多的ai应用落地
- 观点 14：模型的竞争已经从单纯的规模比拼转向应用场景细化，2025年拭目以待吧😃
- 观点 15：AI在未来一定是大势所趋，25年拭目以待，加油
- 观点 16：国内AI要看豆包，用户数据不缺，算力不缺，未来可期
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