刚刚，新版DeepSeek-R1正式开源！

作者 | 新智元 来源 |  Datawhale

点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号

戳我-> 领取自动驾驶近15个方向学习路线

>>点击进入→自动驾驶之心『大模型』技术交流群

本文只做学术分享，如有侵权，联系删文

就在今天凌晨，新版DeepSeek-R1正式开源了！

DeepSeek-R1-0528模型权重已上传到HuggingFace，不过模型卡暂未更新。

项目地址：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528/tree/main

时隔4个月，DeepSeek-R1完成了超进化，编码能力强到离谱，而且思考时间更长了。

据称，新模型基于DeepSeek-V3-0324训练（参数为660B）。

经典物理模拟测试中，DeepSeek-R1新旧版本的对比

在LiveCodeBench基准上，DeepSeek-R1-0528性能几乎与o3-mini（High）和o4-mini（Medium)实力相当，一举超越了Gemini 2.5 Flash。

有网友称赞，DeepSeek-R1能够像o3一样纠正思维链，并且像Claude一样创造性进行世界构建。

可以说，这是属于开源模型的巨大胜利！

01

不用R2，直接对标SOTA

此次，DeepSeek-R1-0528更新核心亮点，网友做了一个浓缩版的总结：

• 能像谷歌模型一样深度推理

• 文本生成优化：更自然，格式更佳

• 独特的推理风格：不仅快，而且更缜密

• 支持长时思考：单任务处理时长可达30-60分钟

思考时间更长，成为了全网讨论最多的一点。有网友实测后，R1思考时长超过了25分钟。

另外，这似乎是唯一一个能持续正确做对「9.9 - 9.11是多少」的模型。

1. 编程能力强到爆

网友实测显示，新版DeepSeek-R1在编程方面简直不可思议！

AI圈大佬「karminski-牙医」用同一个prompt测试了DeepSeek-R1-0528和Claude 4 Sonnet后发现。

不管是光线照射在墙上形成的漫反射，还是球在撞击后的运动方向，亦或是控制面板的美观程度，这一把R1稳赢。

网友Alex的测试也显示出，DeepSeek-R1在前端编码的能力上超越了Claude 4 Sonnet。

网友Haider.则是让模型构建一个单词评分系统。R1简要思考后，就立刻出了关于代码和工作测试的两个文件，第一次运行就完美无瑕。

此前，o3是唯一能完成这个任务的模型。而如今，R1堪称是完成这个任务的最佳模型。

注意，R1的表现之所以如此惊人，是因为它返回的两个文件在第一次都能运行良好，不用编辑，不用重试，这极其少见。

因为此前的大多数模型，要么会在边缘情况下终端，要么会做得太复杂，要么缺少适当的测试覆盖率。

2. 和Gemini高能PK

还有人将DeepSeek-R1与Gemini 2.5 Pro进行了对标。同一个提示下，它们各自的表现如何？

首先是深度研究的能力，给出「研究微剂量服用裸盖菇素对长期认知的影响，需引用学术来源」提示。

这一把Gemini的响应更快，引用了可靠的研究文献，并且答案结构清晰。

再来看看它们搜索+对比能力如何？提示模型用实时来源列出全民基本收入（UBI）的五大优点和缺点。

这时，Gemini 2.5 Pro和DeepSeek R1表现都不错，打成平手。

Prompt: List top 5 pros/cons of Universal Basic Income using live sources.

上下滑动查看

再让模型为AI SaaS工具制定TikTok增长策略，两款模型再次打成平局。

在智能体任务规划方面，让Gemini和DeepSeek一同设计一个完整的市场调研智能体，包含工具链、用户角色和流程交接，结果是Gemini生成一张信息图，而DeepSeek稍逊一筹。

由此，大家对DeepSeek-R2的期待值也是拉满了。

3. 一手实测来了

新版DeepSeek-R1的能力经过我们实测，虽然是一次「小版本」更新，但是性能得到了「史诗级」的加强。

尤其是编程能力，感觉已经超过或者足以媲美Claude 4和Gemini 2.5 Pro，可以说所有提示都是「一把过」，不需要任何修改！并且可以在网页端直接运行，展示效果。

首先是制作一个「新智元」字体在宇宙中旋转的3D动画，完成度相当之高。

对于简单任务，DeepSeek-R1的思考时间明显缩短，不再像以前对简单任务也疯狂思考。

设计一个新智元的官方网站，对于这种相对容易的任务，DeepSeek-R1-0528只需要10s的思考时间。

能够明显感觉到，这次DeepSeek-R1新版本的思考过程更加稳定。

以模拟一个太阳系运行为例，还要求行星比例大小与实际相同，能看到DeepSeek-R1-0528的思考过程已经趋近于「完美」。

最后，再给DeepSeek-R1-0528上点强度，要求演示篮球落地后的弹跳过程，并且要完美遵循现实中物理规律。

最终DeepSeek的成果还贴心的设计了参数控制面板，以及速度方向指示，是真的很强，以上所有代码都是提示之后一遍过，没有任何的Debug过程。

对于类似「华容道」的多步骤思考问题，DeepSeek-R1-0528的表现也非常完美，

比如「一位农夫要带一只狐狸、一只鹅和一袋豆子过河。船每次只能载他和一样物品。如果农夫不在场，狐狸会吃掉鹅，鹅会吃掉豆子。请问农夫该如何安排过河，才能确保所有物品安全？」这种复杂推理问题，DeepSeek-R1还可以给出核心问题所在。

最令我感到震惊的是，这次的「思考」能力似乎进行了秘密加强。

我给他了一个非常无厘头的族谱问题：「我的妈妈的爸爸的儿子的侄女的孙子的爷爷的舅舅的外孙女的姑姑，是我的谁，你能画出关系族谱图吗?」

以下过程经过3倍加速，可以看到DeepSeek-R1真的在通过数学的符号化方式在进行思考。

并且最后还真让他分析出了结果，简直震惊！这么长的思考链条都没有断。

另外值得一提的是，这次的思考过程并没有遇到服务算力不够的情况，看来DeepSeek有针对性的提高了算力，毕竟现在是模型刚发布后的高峰「测评」期。

参考资料：

https://chat.deepseek.com/

https://x.com/i/status/1927770337170592033

https://x.com/Yuchenj_UW/status/1927828675837513793

https://x.com/chetaslua/status/1927716608384094545

https://x.com/AiBattle_/status/1927824419478536405

https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528/tree/main

自动驾驶之心

论文辅导来啦

知识星球交流社区

近4000人的交流社区，近300+自动驾驶公司与科研结构加入！涉及30+自动驾驶技术栈学习路线，从0到一带你入门自动驾驶感知（大模型、端到端自动驾驶、世界模型、仿真闭环、3D检测、车道线、BEV感知、Occupancy、多传感器融合、多传感器标定、目标跟踪）、自动驾驶定位建图（SLAM、高精地图、局部在线地图）、自动驾驶规划控制/轨迹预测等领域技术方案、大模型，更有行业动态和岗位发布！欢迎加入。

独家专业课程

端到端自动驾驶、大模型、VLA、仿真测试、自动驾驶C++、BEV感知、BEV模型部署、BEV目标跟踪、毫米波雷达视觉融合、多传感器标定、多传感器融合、多模态3D目标检测、车道线检测、轨迹预测、在线高精地图、世界模型、点云3D目标检测、目标跟踪、Occupancy、CUDA与TensorRT模型部署、大模型与自动驾驶、NeRF、语义分割、自动驾驶仿真、传感器部署、决策规划、轨迹预测等多个方向学习视频

学习官网：www.zdjszx.com