DeepSeek 即将发布 R2？？坊间传闻越来越多了，且难辨真假。
1.2T 万亿参数，5.2PB 训练数据，高效利用华为芯片...... 只能说如果有一半是真的都很牛了。
HuggingFace 创始人此时推荐 "以不变应万变"，打开官方认证账号的更新提醒，就能第一时间获取通知。
抛开具体泄露数据是否准确，大家似乎有一个共识：如果真的有 R2，它的基础模型会是新版 DeepSeek V3-0324。
之所以有很多人相信 R2 会在 4 月底发布，有一部分原因也是出于 R1 与 V3 之间相隔了一个月左右。
现在，等不及 DeepSeek 官方，开源社区已经开始自己动手给 V3-0324 加入深度思考了。
新模型 DeepSeek-R1T-Chimera，能力与原版 R1 相当，但速度更快，输出 token 减少 40%，也是基于 MIT 协议开放权重。
相当于拥有接近 R1 的能力和接近 V3-0324 的速度，结合了两者的优点。
而且做到这一点，不是靠微调或蒸馏，而是 DeepSeek V3-0324 和 R1 两个模型融合而成。
R1+V3 融合模型
新模型 R1T-Chimera 并非 DeepSeek 官方出品，而是来自德国团队 TNG Technology Consulting。
该团队此前也探索过可调专家混合（MoTE）方法， 让 DeepSeek-R1 在推理部署时可以改变行为。
新的 R1T-Chimera 模型权重可在 HuggingFace 下载，也可以在 OpenRouter 免费在线试玩。
目前已知是选用了 V3-0324 的共享专家 +R1 与 V3-0324 的路由专家的混合体融合而来。
TNG 团队表示最终结果令人惊讶，不仅没有表现出融合模型的缺陷，相反，思考过程还比原版 R1 更紧凑有序。
暂没有技术报告或更详细的模型融合方法公布，要验证它是否符合描述，就只能拉出来试一试了。
我们选用最新折磨 AI 的难题 "7 米长的甘蔗如何通过 2 米高 1 米宽的门？"。
原版 R1 思考了 13 秒就下了结论；R1T Chimera 在这里却足足思考了 101 秒，最终计算出可以通过。
虽然还是无法像人类一样直观的理解三维空间，让甘蔗与门的平面垂直就可通过，但依然通过计算夹角与投影得出了结论。
在这 100 秒时间里 R1T-Chimera 如何一步步思考出答案呢？
展开推理 token 可以发现，在简单计算二维方案不可行后，它就已经想到了三维方案。
后面依然陷入了各种误区，在旋转甘蔗、弯曲甘蔗、计算 "门的厚度" 上走了弯路。
最终通过 "揣摩出题人心理" 走进正确的路线。
最终给出的答案非常严谨了。
虽然人类直觉上就能想出把甘蔗垂直起来通过这个方法，但仔细一想，题目中确实没有给出 "门后有多少空间这个条件"。
细还是 AI 细。
关于 R1T-Chimera 的更多细节，大家还在等 TNG 团队消息和更多第三方基准测试结果。
不过也有人注意到，KIMI K1.5 技术报告中也探索了模型融合方法。
具体来说是把长思维链（long-cot）模型和短思维链（short-cot）模型融合，直接对两个模型的权重取平均值，获得一个新模型，无需重新训练。
不过在实验中，这种简单融合方法表现并不如这篇论文中提出的 Long2short 强化学习方法。
另一个在模型融合上有经验的团队是 Transformer 作者 Llion Jones 创办的 Sakana AI。
早在 24 年初就结合进化算法提出以 block 为单位融合的方法。
随着更多团队跟进这一路线，模型融合会不会成为 2025 年大模型的一大技术趋势呢？欢迎在评论区留下你的看法。
HuggingFace：
huggingface.co/tngtech/Dee...
在线试玩：
openrouter.ai/tngtech/dee...
参考链接：
1\][x.com/tngtech/sta...](https://link.juejin.cn?target=https%3A%2F%2Fx.com%2Ftngtech%2Fstatus%2F1916284566127444468 "https://x.com/tngtech/status/1916284566127444468") **欢迎在评论区留下你的想法！** --- **完** ---