DeepSeek, китайский стартап в области искусственного интеллекта, сделал заметный шаг в конкурентной среде искусственного интеллекта, представив усовершенствованную итерацию своей базовой модели. Вместо того, чтобы представить предполагаемую DeepSeek R2, компания 28 мая представила DeepSeek-R1-0528, демонстрируя достижения в рассуждениях, логике, математике и программировании. Эта усовершенствованная модель с открытым исходным кодом, работающая под лицензией MIT, теперь демонстрирует показатели производительности, которые конкурируют с ведущими моделями, такими как GPT-3 от OpenAI и Gemini 2.5 Pro от Google.
Улучшенная обработка сложных задач рассуждения
Улучшения в DeepSeek-R1-0528 можно объяснить более разумным распределением вычислительных ресурсов в сочетании с алгоритмическими оптимизациями, реализованными на этапе постобработки. Эти точно настроенные корректировки увеличивают глубину мысли модели во время процессов рассуждения. Например, предыдущая версия использовала приблизительно 12 000 токенов на вопрос в тестах American Invitational Mathematics Examination (AIME), тогда как обновленная модель теперь использует почти 23 000 токенов. Это увеличенное использование токенов коррелирует со значительным повышением точности, увеличившись с 70% до 87,5% в издании 2025 года теста AIME.
В области математики задокументированные оценки модели достигли впечатляющих уровней, достигнув 91,4% на AIME 2024 и 79,4% на Harvard-MIT Mathematics Tournament (HMMT) 2025. Эти цифры либо приближаются, либо превосходят контрольные показатели производительности, установленные некоторыми моделями с закрытым исходным кодом, включая GPT-3 и Gemini 2.5 Pro.
Что касается возможностей программирования, индекс LiveCodeBench значительно увеличился почти на 10 пунктов, переместившись с 63,5 до 73,3%. Более того, оценка SWE-Verified показала улучшение показателя успеха, увеличившись с 49,2% до 57,6%.
В области общего рассуждения производительность модели в тесте GPQA-Diamond значительно улучшилась, при этом оценки выросли с 71,5% до 81,0%. Примечательно, что ее производительность на контрольном показателе “Last Examination of Humanity” увеличилась более чем вдвое, увеличившись с 8,5% до 17,7%.
В совокупности эти улучшения подчеркивают расширенные возможности DeepSeek-R1-0528 по решению сложных задач рассуждения, позиционируя его как грозного конкурента в ландшафте искусственного интеллекта. Его усовершенствованные алгоритмы и оптимизированное использование ресурсов привели к ощутимым достижениям в точности и возможностях решения проблем в различных областях.
Снижение частоты ошибок и улучшенная интеграция приложений
Одним из заметных достижений, представленных этим обновлением, является заметное снижение частоты галлюцинаций, что является критической проблемой для надежности больших языковых моделей (LLM). Уменьшив количество фактически неточных ответов, DeepSeek-R1-0528 повышает свою надежность, особенно в контекстах, где точность имеет первостепенное значение. Эта повышенная точность повышает уверенность в результатах модели, делая ее более надежным инструментомдля различных приложений.
Кроме того, обновление включает в себя функции, адаптированные для использования в структурированных средах, включая прямое создание JSON-вывода и расширенную поддержку вызовов функций. Эти технические достижения упрощают интеграцию модели в автоматизированные рабочие процессы, программные агенты или серверные системы, устраняя необходимость в обширной промежуточной обработке. Предоставляя встроенную поддержку структурированных форматов данных и вызовов функций, DeepSeek-R1-0528 упрощает разработку и развертывание приложений на основе искусственного интеллекта, облегчая разработчикам использование его возможностей.
Акцент на снижении количества ошибок и улучшении интеграции приложений иллюстрирует приверженность DeepSeek повышению практичности и удобства использования своих моделей. Решая ключевые проблемы, связанные с точностью и простотой интеграции, компания позиционирует свои модели в качестве ценных активов для широкого спектра отраслей и приложений.
Увеличение внимания к дистилляции
Параллельно с улучшениями, внесенными в DeepSeek-R1-0528, команда DeepSeek приступила к процессу дистилляции цепочек мыслей в более легкие модели, предназначенные для разработчиков и исследователей с ограниченными аппаратными ресурсами. DeepSeek-R1-0528, который состоит из 685 миллиардов параметров, был использован для постобработки Qwen3 8B Base, что привело к созданию DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B.
Примечательно, что этой дистиллированной модели удается конкурировать с гораздо более крупными моделями с открытым исходным кодом по определенным контрольным показателям. Набрав 86,0% на AIME 2024, она не только превосходит производительность Qwen3 8B более чем на 10,0%, но и соответствует производительности Qwen3-235B-thinking. Это достижение подчеркивает потенциал методов дистилляции для создания более компактных и эффективных моделей без ущерба для производительности.
Этот подход бросает вызов давнему представлению о том, что массивные модели по своей сути превосходят, предполагая, что более экономные, но лучше обученные версии могут быть более жизнеспособными для определенных задач рассуждения. Сосредоточившись на дистилляции, DeepSeek изучает альтернативные пути развития искусственного интеллекта, потенциально открывая путь к более доступным и ресурсоэффективным моделям.
Модель DeepSeek-R1-0528 представляет собой значительный скачок вперед в области искусственного интеллекта, демонстрируя силу алгоритмической оптимизации и стратегического распределения ресурсов. Его расширенные возможности в рассуждениях, математике, программировании и общих знаниях в сочетании с его сниженным уровнем ошибок и улучшенными функциями интеграции позиционируют его как грозного конкурента устоявшимся моделям от американских гигантов. Более того, изучение DeepSeek методов дистилляции предполагает многообещающий путь к более эффективным и доступным решениям в области искусственного интеллекта. Поскольку ландшафт искусственного интеллекта продолжает развиваться, приверженность DeepSeek инновациям и практичности, вероятно, сыграет решающую роль в формировании будущего отрасли.
Непрерывное совершенствование и улучшение моделей искусственного интеллекта, таких как DeepSeek-R1-0528, необходимы для раскрытия всего потенциала искусственного интеллекта. Расширяя границы возможного и решая ключевые проблемы, связанные с точностью, эффективностью и доступностью, DeepSeek вносит свой вклад в развитие искусственного интеллекта и его интеграцию в различные аспекты нашей жизни. Поскольку искусственный интеллект становится все более распространенным, важность этих достижений будет только продолжать расти, формируя будущее технологий и общества в целом.
Последствия DeepSeek-R1-0528 для сообщества ИИ и за его пределами
Выпуск DeepSeek-R1-0528 и его впечатляющие показатели производительности имеют значительные последствия для сообщества ИИ и за его пределами. Во-первых, это демонстрирует, что инновации в ИИ не ограничиваются устоявшимися гигантами в Соединенных Штатах и других западных странах. Китайские стартапы, такие как DeepSeek, способны разрабатывать передовые модели ИИ, которые могут конкурировать с лучшими в мире. Эта возросшая конкуренция может стимулировать дальнейшие инновации и ускорить развитие технологий ИИ во всем мире.
Во-вторых, открытый исходный код DeepSeek-R1-0528 позволяет исследователям и разработчикам по всему миру получать доступ к его возможностям и использовать их. Эта демократизация технологии ИИ может способствовать сотрудничеству, ускорить исследования и привести к разработке новых приложений и вариантов использования. Модель с открытым исходным кодом также обеспечивает большую прозрачность и контроль, что может помочь выявить и устранить потенциальные предубеждения или ограничения в модели.
В-третьих, улучшенная производительность DeepSeek-R1-0528 в различных областях, таких как математика, программирование и общие рассуждения, может повлиять на широкий спектр отраслей и приложений. В области образования модель можно использовать для создания персонализированного обучения, предоставления автоматизированной обратной связи и помощи учащимся в решении проблем. В деловом мире его можно использовать для автоматизации задач, улучшения принятия решений и улучшения обслуживания клиентов. А в научном сообществе его можно использовать для ускорения исследований, анализа данных и получения новых знаний.
Наконец, ориентация DeepSeek на методы дистилляции предполагает многообещающий путь к более эффективным и доступным решениям в области ИИ. Создавая более компактные и эффективные модели, которые сохраняют возможности своих более крупных аналогов, DeepSeek делает технологию ИИ более доступной для разработчиков и исследователей с ограниченными аппаратными ресурсами. Это может помочь демократизировать ИИ и обеспечить более широкое распространение его преимуществ.
В заключение, DeepSeek-R1-0528 представляет собой важную веху в развитии искусственного интеллекта. Его впечатляющая производительность, открытый исходный код и ориентация на дистилляцию могут стимулировать дальнейшие инновации, ускорить исследования и демократизировать доступ к технологии ИИ. Поскольку ландшафт ИИ продолжает развиваться, вклад DeepSeek, вероятно, сыграет значительную роль в формировании будущего отрасли и ее влияния на общество.