DeepSeek是一家中國人工智慧新創公司，透過推出廣受好評的R1推理模型的首次更新，加劇了與OpenAI等美國AI強權的競爭。本次更新於週四凌晨公佈，標誌著DeepSeek的能力顯著提升，並突顯了全球AI產業日益激烈的競爭態勢。
R1-0528：推理深度的躍升
DeepSeek透過開發者平台Hugging Face宣佈，R1-0528更新雖然定位為小版本升級，但對模型的推理和推斷能力帶來了實質性的改進。這些強化轉化為更好地處理複雜任務，使R1-0528更接近OpenAI的o3推理模型和Google的Gemini 2.5 Pro所設定的效能基準。
最初的R1模型於1月推出，在全球引起轟動，影響了中國以外的科技股價值，並挑戰了關於AI擴展資源需求的傳統觀念。R1的成功取決於其在不需要大量計算能力和高昂投資的情況下實現令人印象深刻的結果的能力。自發布以來，包括阿里巴巴和騰訊在內的多家中國科技巨頭都推出了自己的模型，每家都聲稱超越了DeepSeek的成就。
與最初R1的詳細發布不同，後者附帶一篇深入分析該公司策略的學術論文，R1-0528更新最初呈現的信息非常有限。全球AI社群仔細研究了原始論文，以了解該公司的策略。
後來，這家總部位於杭州的公司在X上的一篇簡短文章中詳細闡述了R1-0528提供的增強功能，突出了效能的提升。微信上更詳細的說明顯示，在重寫和總結等任務中，「幻覺」（即虛假和誤導性輸出）的比率降低了約45-50%。
本次更新還解鎖了新的創作能力，使模型能夠生成文章、小說和其他文學類型。此外，它還擁有增強的技能，例如前端程式碼生成和角色扮演。
DeepSeek自信地表示，更新後的模型在一系列基準評估中表現出卓越的效能，包括數學、程式設計和一般邏輯。
挑戰美國在AI領域的優勢
DeepSeek的成功挑戰了美國出口管制正在阻礙中國AI發展的假設。該公司以不到美國業界領先模型成本的一小部分，開發出可與美國相媲美甚至超越的模型的能力，顛覆了既定的秩序。這一成就突顯了中國在人工智慧領域日益增長的實力。
週四，該新創公司透露，R1-0528更新的一個變體是透過將模型的推理過程應用於阿里巴巴的Qwen 3 8B Base模型而創建的。這個過程稱為蒸餾，與原始Qwen 3模型相比，效能提升了10%以上。
DeepSeek認為，來自DeepSeek-R1-0528的思維鏈（chain-of-thought）將有助於推理模型的學術研究和側重於小規模模型的產業發展。
產業回應與未來展望
彭博社週三報導了本次更新，引用DeepSeek代表在微信群中表示，該公司已完成「小規模試驗性升級」，用戶可以開始測試。
AI產業和科技觀察家正在密切關注DeepSeek進步所產生的影響，因為它們不斷挑戰現狀並突破AI能力的界限。
為了應對來自DeepSeek日益激烈的競爭，Google的Gemini推出了折扣訪問層級，而OpenAI降低了價格並發布了需要較少計算能力的o3 Mini模型。這些舉動表明，美國公司認識到中國競爭日益增長的威脅，並正在相應地調整其策略。
DeepSeek預計仍將發布R2。路透社在3月報導，引用消息來源稱，R2的發布最初計劃在5月。DeepSeek還在3月發布了其V3大型語言模型的升級版。
DeepSeek進步的主要啟示
DeepSeek的R1模型升級標誌著全球AI發展中的一個重要里程碑，它提出了幾個需要考慮的關鍵點：
重新定義AI開發成本
傳統上，人們認為開發尖端AI模型需要巨大的資本和大量的計算能力。DeepSeek最初的R1以及現在的R1-0528更新的成功挑戰了這一觀念。該公司已經證明，即使沒有通常與AI開發相關的大規模資源投資，也能實現顯著的進步，從而為創新和競爭開闢了新的途徑。
全球AI格局轉變
DeepSeek的崛起展示了全球AI格局不斷變化的動態。雖然美國傳統上在AI領域佔據主導地位，但像DeepSeek這樣強大的競爭對手的出現突顯了中國在該領域日益增長的重要性。
推理模型的本質
推理模型是AI發展的關鍵領域，使機器能夠以更像人類智慧的方式處理信息、得出結論並做出決策。DeepSeek的R1模型，特別是R1-0528，已經展示了令人印象深刻的推理能力，影響了從程式碼生成到創意寫作的各個領域。
產業實施
DeepSeek取得的進步對各個產業具有重大影響。R1-0528模型效能的提升在客戶服務、內容創建和軟體開發等領域具有潛在的應用，在這些領域可以利用AI來提高效率和生產力。
思維鏈的哲學
DeepSeek對思維鏈方法的重視值得關注，正如利用R1-0528模型來增強阿里巴巴的Qwen 3 8B Base模型所證明的那樣。這突顯了結構化推理在AI開發中的重要性，在結構化推理中，模型被設計為系統地分析信息併得出邏輯結論。
幻覺緩解
DeepSeek在R1-0528更新中實現的「幻覺」減少是一個重要的進步。「幻覺」是指AI模型生成虛假或誤導性信息，這是AI開發中的一個常見挑戰。DeepSeek在緩解幻覺方面的成功突顯了其對生產可靠和準確的AI輸出的承諾。
公開競爭與協作
AI產業對DeepSeek進步的回應，其特點是Google和OpenAI等公司降低價格和推出更小型的模型，表明了該領域的開放性和競爭性。
推理模型與AI格局
DeepSeek的努力對更廣泛的AI領域具有深遠的啟示，而不僅僅是超越業界巨頭或壓低價格。該公司對改進推理模型的強調突顯了需要側重於基礎研究，這將提高AI理解和回應細微輸入以及產生準確和有用輸出的能力。
AI中的推理能力是指AI系統以模仿人類認知的方式進行邏輯推斷、批判性思考和解決問題的能力。這些能力對於AI系統在複雜的實際場景中有效執行至關重要。以下是AI中推理能力的一些關鍵方面和應用：
邏輯推斷
邏輯推斷涉及AI系統根據一組前提或事實得出結論的能力。這通常使用形式邏輯系統來實現，例如命題邏輯、謂詞邏輯或更高級的形式，如描述邏輯。
溯因推理
溯因推理是一種邏輯推斷，從觀察開始，然後尋找最簡單和最可能的解釋。
因果推理
因果推理側重於理解因果關係。可以執行因果推理的AI系統可以預測干預的影響、診斷問題以及設計干預措施以實現特定結果。
常識推理
常識推理涉及理解和應用關於世界的通用知識來解決問題。這是AI領域中最具挑戰性的領域之一，因為它要求系統擁有大量人類透過日常經驗獲得的隱含知識。
時間推理
時間推理涉及理解和推理時間以及隨時間發生的事件。這對於規劃、排程和理解歷史事件等應用至關重要。
空間推理
空間推理是理解和推理物件之間的空間關係的能力。這用於機器人、自主導航和虛擬實境。
類比推理
類比推理涉及識別不同情況或概念之間的相似之處，並使用這些相似之處得出結論。這對於學習、解決問題和創意任務很有用。
知識表示
有效的推理需要結構化的知識表示。可以使用各種方法在AI系統中表示知識，包括：
- 語義網路：將知識表示為互連概念的圖形。
- 本體：知識的正式表示，定義概念、其屬性和關係。
- 知識圖譜：實體和關係的大規模網路，表示真實世界的知識。
推理中的不確定性
許多實際場景都涉及不確定性。AI系統需要能夠使用以下技術在不確定情況下有效地進行推理：
- 機率論：為不同的結果分配機率，並使用這些機率來做出決策。
- 貝氏網路：表示變數之間機率依賴關係的圖形模型。
- 模糊邏輯：處理真值的程度，而不是二元的真或假值。
AI中推理的應用
- 醫療診斷：AI系統可以使用推理根據症狀、病史和檢驗結果診斷疾病。
- 金融分析：AI可以推理金融數據以檢測欺詐、評估風險和提出投資建議。
- 法律推理：AI可用於分析法律文件、預測法律結果和協助法律研究。
- 客戶服務：AI驅動的聊天機器人可以使用推理來理解客戶查詢並提供相關的解決方案。
- 自主系統：推理對於自主車輛、機器人和無人機導航、規劃和與其環境互動至關重要。
挑戰和未來方向
儘管取得了重大進展，但AI推理領域仍存在一些挑戰：
- 知識獲取：收集和表示有效推理所需的大量知識是一個主要的挑戰。
- 可擴展性：擴展推理系統以處理大型和複雜的問題可能很困難。
- 情境理解：AI系統常常難以理解應用推理的情境。
- 可解釋性：使推理過程對人類透明和易於理解仍然是一個挑戰。
未來的研究方向包括開發更複雜的推理演算法、將推理與機器學習等其他AI技術整合，以及創建更穩健和可擴展的知識表示方法。
DeepSeek致力於完善其R1模型，表明其致力於這些追求，並突顯了AI產業持續創新的重要性。隨著AI的持續發展，推理能力將在促進能夠應對複雜挑戰和豐富人類生活的智慧系統方面發揮關鍵作用。