DeepSeek是中國一家AI新創公司，藉由強化其基礎模型，在競爭激烈的AI領域中取得了顯著進展。該公司並未推出先前推測的DeepSeek R2，而是在5月28日推出了DeepSeek-R1-0528，展示了在推理、邏輯、數學和程式設計方面的進步。這個改良後的開放原始碼模型，以MIT授權運作，現在展現出的效能指標，可與OpenAI的GPT-3和Google的Gemini 2.5 Pro等領先模型相媲美。
強化處理複雜推理任務的能力
DeepSeek-R1-0528的改進可歸功於更明智的運算資源分配，以及在後訓練階段實施的演算法優化。這些微調的調整增強了模型在推理過程中的深度。舉例來說，先前的版本在美國邀請數學考試（American Invitational Mathematics Examination, AIME）測試中，每個問題約消耗12,000個tokens，而更新後的模型現在使用近23,000個tokens。這種tokens使用量的增加與準確性的顯著提高相關，在2025年版本的AIME測試中，準確性從70%提高到87.5%。
在數學領域，該模型記錄的分數已達到令人印象深刻的水平，在2024年AIME中達到91.4%，在2025年哈佛-麻省理工學院數學競賽（Harvard-MIT Mathematics Tournament, HMMT）中達到79.4%。這些數字接近或超過了GPT-3和Gemini 2.5 Pro等一些閉源模型設定的效能基準。
在程式設計能力方面，LiveCodeBench指數經歷了近10個百分點的顯著增長，從63.5提高到73.3%。此外，SWE-Verified評估顯示成功率有所提高，從49.2%上升到57.6%。
在一般推理領域，該模型在GPQA-Diamond測試中的效能得到了顯著提高，分數從71.5%上升到81.0%。值得注意的是，其在「人類的最後考試」基準測試中的效能提高了一倍以上，從8.5%增加到17.7%。
這些改進共同強調了DeepSeek-R1-0528處理複雜推理任務的增強能力，使其成為AI領域中一個強大的競爭者。其精煉的演算法和優化的資源利用已轉化為在各個領域中，準確性和問題解決能力方面的實際收益。
降低錯誤率並改進應用程式整合
此更新引入的一個突出進展是顯著降低了幻覺的發生率，這是大型語言模型（Large Language Models，LLMs）可靠性的重要問題。透過減少不準確事實的出現，DeepSeek-R1-0528增強了其穩健性，尤其是在精確度至關重要的情況下。這種提高的準確性增強了對模型輸出的信心，使其成為各種應用程式中更可靠的工具。
此外，該更新還包含專為在結構化環境中使用而量身定制的功能，包括直接JSON輸出生成和擴展的函數呼叫支援。這些技術進步簡化了模型整合到自動化工作流程、軟體代理或後端系統中的過程，從而避免了廣泛的中介處理。透過為結構化資料格式和函數呼叫提供原生支援，DeepSeek-R1-0528簡化了AI驅動應用程式的開發和部署，使開發人員更容易利用其功能。
對於降低錯誤和改進應用程式整合的關注，說明了DeepSeek致力於提高其模型的實用性和可用性。透過解決與準確性和易於整合相關的關鍵挑戰，該公司將其模型定位為各行業和應用程式的寶貴資產。
越來越重視知識蒸餾
在DeepSeek-R1-0528的改進的同時，DeepSeek團隊也開始將推理鏈蒸餾成更輕量模型的過程，這些模型專為硬體資源有限的開發人員和研究人員而設計。包含6850億參數的DeepSeek-R1-0528已被用於後訓練Qwen3 8B Base，從而創建了DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B。
值得注意的是，這個經過蒸餾的模型在某些基準測試中，能夠與更大的開放原始碼模型相媲美。在2024年AIME中獲得86.0%的分數，不僅超過Qwen3 8B 10.0%以上，而且與Qwen3-235B-thinking的效能相匹配。這一成就突顯了蒸餾技術在創建更緊湊和高效模型方面的潛力，而不會犧牲效能。
這種方法挑戰了長期以來大規模模型本質上更優越的觀念，表明對於某些推理任務來說，更節儉但訓練有素的版本可能更可行。透過專注於蒸餾，DeepSeek正在探索AI進展的替代途徑，有可能為更易於訪問和資源高效的模型鋪平道路。
DeepSeek-R1-0528模型代表了人工智慧領域的一個重大飛躍，展示了演算法優化和策略性資源分配的力量。其在推理、數學、程式設計和一般知識方面的增強能力，加上其降低的錯誤率和改進的整合功能，使其成為美國巨頭已建立模型的強大競爭對手。此外，DeepSeek對蒸餾技術的探索表明，這是一條通往更高效和可訪問的AI解決方案的有希望的途徑。隨著AI領域的不斷發展，DeepSeek對創新和實用性的承諾，可能會在塑造該產業的未來方面發揮關鍵作用。
不斷改進和完善DeepSeek-R1-0528等AI模型，對於釋放人工智慧的全部潛力至關重要。透過突破可能的界限，並解決與準確性、效率和可訪問性相關的關鍵挑戰，DeepSeek正在為AI的進步及其與我們生活各個方面的整合做出貢獻。隨著AI變得越來越普及，這些進步的重要性只會繼續增長，從而塑造技術和社會的未來。
DeepSeek-R1-0528對AI社群及其他領域的影響
DeepSeek-R1-0528的發布及其令人印象深刻的效能基準，對AI社群及其他領域產生了重大影響。首先，它表明AI創新並非僅限於美國和其他西方國家的已建立巨頭。像DeepSeek這樣的中國新創公司有能力開發出可以與世界上最好的公司競爭的尖端AI模型。這種日益激烈的競爭可以推動進一步的創新，並加速全球AI技術的發展。
其次，DeepSeek-R1-0528的開放原始碼性質使世界各地的研究人員和開發人員都可以訪問和利用其功能。AI技術的這種民主化可以促進協作、加速研究，並導致新的應用程式和用例的開發。開放原始碼模型還允許更大的透明度和審查，這有助於識別和解決模型中潛在的偏見或限制。
第三，DeepSeek-R1-0528在數學、程式設計和一般推理等各個領域的效能提高，有可能影響廣泛的行業和應用程式。在教育領域，該模型可用於創建個性化的學習體驗、提供自動化回饋，並協助學生解決問題。在商業領域，它可用於自動化任務、改進決策和增強客戶服務。在科學界，它可用於加速研究、分析數據和產生新的見解。
最後，DeepSeek對知識蒸餾技術的關注，表明這是一條通往更高效和可訪問AI解決方案的有希望的途徑。透過創建更小、更高效的模型，這些模型保留了其較大模型的效能，DeepSeek正在使硬體資源有限的開發人員和研究人員更容易使用AI技術。這有助於實現AI的民主化，並確保更廣泛地分享其優勢。
總之，DeepSeek-R1-0528代表了人工智慧發展歷程中的一個重要里程碑。其令人印象深刻的效能、開放原始碼性質以及對知識蒸餾的關注，有可能推動進一步的創新、加速研究，並實現AI技術的可訪問性民主化。隨著AI領域的不斷發展，DeepSeek的貢獻可能會在塑造該產業的未來及其對社會的影響方面發揮重要作用。