DeepSeek-R2项目延期原因 - 核心观点：DeepSeek-R2因CEO对模型表现不满及算力资源短缺导致多次延期[1][2] - 研发受阻主因包括：英伟达H20芯片供应不足（R1训练消耗3万块H20、1万块H800和1万块H100）[3][4] 技术迭代与市场预期 - V3-0324版本升级被实测证实性能显著提升，引发市场对R2的早期预期（2023年12月V3发布后即开始酝酿）[5][6][7] - R1模型基于V3-Base架构开发，强化了V3与R系列的技术关联性[8][9] - 4月DeepSeek联合清华发布SPCT论文，提出通过在线RL优化奖励模型的方法，但未直接推动R2发布[12][13][14] 时间线与关键事件 - 原预期节奏：参照R1在V3发布1个月后上线，市场推测R2将于2024年4月面世[11] - 实际进展：4月仅泄露参数（传1.2T参数、5.2PB数据），5月发布解决硬件瓶颈的论文及R1-0528版本（LiveCodeBench表现接近OpenAI o3-high）[17][20][21][23][24] 行业反馈与技术推测 - 用户对延期态度分化：部分认为"值得等待"，部分推测需等待V4版本发布[28][30] - 当前技术瓶颈：V3可能已达性能极限，需新一代基础模型支撑R2开发[31][32]