刚刚,新版DeepSeek-R1正式开源!

部署运行你感兴趣的模型镜像

 Datawhale热点 

最新进展:DeepSeek,来源:新智元

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

图片一起“赞”三连

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Qwen3-8B

Qwen3-8B

文本生成
Qwen3

Qwen3 是 Qwen 系列中的最新一代大型语言模型,提供了一整套密集型和专家混合(MoE)模型。基于广泛的训练,Qwen3 在推理、指令执行、代理能力和多语言支持方面取得了突破性进展

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
### 关于DeepSeek-V1DeepSeek-V3和DeepSeek-R1的版本差异与特性 #### 一、背景概述 DeepSeek系列是由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的大规模语言模型(LLMs),其设计目标在于提供高效训练能力的同时,满足多样化的应用场景需求。这些模型不仅在技术研发层面进行了深入探索,在开源生态建设方面也做出了积极贡献[^2]。 #### 二、各版本的主要特点及差异分析 ##### 1. **DeepSeek-V1** 作为该系列的基础版本,DeepSeek-V1奠定了后续迭代的核心框架和技术路线。尽管具体的技术细节未被完全披露,但从整体架构来看,V1主要聚焦于构建稳定高效的预训练体系以及初步实现大规模参数量的支持功能。它为后来者提供了重要的经验积累和发展方向指导。 ##### 2. **DeepSeek-V3** 相比初代产品,DeepSeek-V3实现了显著的功能增强和技术突破: - 在效率提升方面,“in order to achieve efficient training, we support...”表明此版特别注重通过技术创新来加速整个学习过程并降低资源消耗; - 动态门控机制的应用进一步增强了模型对于复杂任务尤其是涉及多步逻辑推导情境下的适应能力和准确性[^3]; - 表现在特定领域内的卓越成绩如数学推理达到89.4%,充分证明了其强大的泛化能力和解决实际问题的能力[^3]。 以下是部分性能数据对比表: | 任务类型 | DeepSeek-V3 | |------------------|---------------| | 数学推理(MATH-500)| 89.4% | | 代码生成(Codeforces Elo) | 1950 | | 通用知识(MMLU) | 85.6% | ##### 3. **DeepSeek-R1** 而到了R1阶段,则更加突出了跨媒体理解力这一新兴趋势——即所谓的“多模态处理”。这使得机器不仅能读懂文字还能看懂图片甚至视频等内容形式从而极大地拓宽了应用边界。值得注意的是虽然两者同属一家公司出品但在某些专项指标上存在明显差距比如同样考察编程技能时前者得分为2029高于后者所取得的成绩显示各自侧重点有所不同同时也反映了随着算法不断演进而带来的持续进步轨迹[^3]。 下面是有关两者的另一组比较表格: | 任务类型 | DeepSeek-V3 | DeepSeek-R1 | |------------------|---------------|-------------------| | 数学推理(MATH-500)| 89.4% | 97.3% | | 代码生成(Codeforces Elo) | 1950 | 2029 | | 通用知识(MMLU) | 85.6% | 90.8% | | 多模态处理支持 | 不支持 | 支持 | #### 三、总结说明 综上所述可以看出从最初的V1到最新的R1每一代都有自己的独特之处并且都在不同程度上促进了AI行业的向前发展。无论是专注于提高单一维度表现力还是致力于打造全方位综合型解决方案都可以看出开发者们始终围绕着如何让计算机更好地服务于人类社会这个主题不懈努力着。 ```python # 示例代码展示可能存在的调用方式 def compare_models(model_a="DeepSeek-V3", model_b="DeepSeek-R1"): metrics = ["Math Reasoning (MATH-500)", "Code Generation (Codeforces Elo)", "General Knowledge (MMLU)", "Multimodal Support"] scores_v3 = [89.4, 1950, 85.6, False] scores_r1 = [97.3, 2029, 90.8, True] comparison_results = {} for metric, score_v3, score_r1 in zip(metrics, scores_v3, scores_r1): if isinstance(score_v3, bool): # Handle boolean values differently result = 'Supported' if score_r1 else 'Not Supported' elif score_v3 > score_r1: result = f"{model_a} leads with {score_v3}" elif score_v3 < score_r1: result = f"{model_b} leads with {score_r1}" else: result = "Both models perform equally" comparison_results[metric] = result return comparison_results ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值