DeepSeek重磅升級(jí)，影響太大，沖上熱搜

　　沉默了兩個(gè)月，DeepSeek出手就是王炸。

　　在端午節(jié)來(lái)臨前夕，DeepSeek悄悄完成了一次小版本升級(jí)，當(dāng)前版本為DeepSeek-R1-0528。

　　迄今為止，DeepSeek最震動(dòng)世界的動(dòng)作還是1月發(fā)布R1。而之后DeepSeek的熱度就開(kāi)始下降，使用率也有所回落，并且引發(fā)了一些質(zhì)疑。

　　今年3月，DeepSeek放出了 DeepSeek-V3-0324 模型。時(shí)隔兩月，DeepSeek再次進(jìn)行模型更新。

　　我們不禁好奇，這次更新又會(huì)給我們帶來(lái)怎樣的驚喜?

　　一、四大實(shí)用升級(jí)，普通人也用得到

　　根據(jù)DeepSeek官方公告，DeepSeek-R1-0528使用2024年12月所發(fā)布的DeepSeek V3 Base模型作為基座，但在后訓(xùn)練過(guò)程中投入了更多算力，顯著提升模型的思維深度與推理能力。

　　這次更新，DeepSeek主要升級(jí)了幾個(gè)十分實(shí)用的功能。

　　第一，DeepSeek的思考能力深化。

　　根據(jù)官方介紹，更新后的 R1 模型在數(shù)學(xué)、編程與通用邏輯等多個(gè)基準(zhǔn)測(cè)評(píng)中取得了當(dāng)前國(guó)內(nèi)所有模型中首屈一指的優(yōu)異成績(jī)，并且在整體表現(xiàn)上已接近其他國(guó)際頂尖模型，如 o3 與 Gemini-2.5-Pro。

　　最左邊那欄是測(cè)試集，可以看到DeepSeek-R1-0528 在各項(xiàng)評(píng)測(cè)集上均取得了優(yōu)異表現(xiàn)。

　　并且，相較于舊版 R1，新版模型在復(fù)雜推理任務(wù)中的表現(xiàn)有了顯著提升。例如在 AIME 2025 測(cè)試中，新版模型準(zhǔn)確率由舊版的 70% 提升至 87.5%。

　　舉個(gè)例子，DeepSeek-R1-0528現(xiàn)在也能做對(duì)數(shù)字新難題“9.9-9.11=?”了。

　　要知道，這種看似簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)題能難倒o3、Gemini 2.5 pro、Claude 4等一眾頂流大模型。

　　另外，這次更新中，上下文長(zhǎng)度擴(kuò)展至164K tokens，支持單任務(wù)最長(zhǎng)60分鐘的深度思考，這意味著處理復(fù)雜任務(wù)的能力提升了。

　　DeepSeek表示，DeepSeek-R1-0528的思維鏈對(duì)于學(xué)術(shù)界推理模型的研究和工業(yè)界針對(duì)小模型的開(kāi)發(fā)都將具有重要意義。

　　第二，新版 DeepSeek R1 針對(duì)“幻覺(jué)”問(wèn)題進(jìn)行了優(yōu)化。

　　“AI幻覺(jué)”(AI Hallucination)這一現(xiàn)象，表現(xiàn)為模型輸出與輸入無(wú)關(guān)、違背事實(shí)或邏輯的內(nèi)容，例如虛構(gòu)事實(shí)、編造引用、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)等。

　　在一定測(cè)試樣本中，AI輸出包含幻覺(jué)內(nèi)容的比例就是幻覺(jué)率。

　　相信不少人在網(wǎng)上都看過(guò)這樣的吐槽：本來(lái)想要借助DeepSeek寫(xiě)文章，結(jié)果發(fā)現(xiàn)它給出的參考文獻(xiàn)根本不存在!

　　這就是AI幻覺(jué)。

　　AI幻覺(jué)常見(jiàn)表現(xiàn)就是捏造不存在的研究論文或作者，或是提供錯(cuò)誤的歷史事件、日期或科學(xué)結(jié)論，以及生成與上下文無(wú)關(guān)的矛盾回答。

　　原因有三方面：訓(xùn)練數(shù)據(jù)噪聲或偏差;模型過(guò)度依賴統(tǒng)計(jì)模式而非真實(shí)理解;提示模糊或引導(dǎo)不當(dāng)。

　　總而言之，幻覺(jué)率是評(píng)估AI可靠性的重要指標(biāo)。

　　而舊版相比，更新后的模型在改寫(xiě)潤(rùn)色、總結(jié)摘要、閱讀理解等場(chǎng)景中，幻覺(jué)率降低了 45～50% 左右，能夠有效地提供更為準(zhǔn)確、可靠的結(jié)果。

　　不得不說(shuō)，這是很實(shí)用的一大進(jìn)步。

　　第三，新版 DeepSeek R1在創(chuàng)意寫(xiě)作、代碼生角色扮演等功能上有了很大的優(yōu)化。

　　舊版 R1 的基礎(chǔ)上，更新后的 R1 模型針對(duì)議論文、小說(shuō)、散文等文體進(jìn)行了進(jìn)一步優(yōu)化，能夠輸出篇幅更長(zhǎng)、結(jié)構(gòu)內(nèi)容更完整的長(zhǎng)篇作品，同時(shí)呈現(xiàn)出更加貼近人類(lèi)偏好的寫(xiě)作風(fēng)格。

　　而在編程測(cè)評(píng)中，R1-0528與OpenAI的o3-high版本表現(xiàn)接近，部分任務(wù)甚至超越Claude 4 Sonnet等頂尖模型。

　　例如，生成帶有動(dòng)畫(huà)效果的天氣卡片代碼時(shí)，R1的設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)和交互動(dòng)畫(huà)完成度優(yōu)于Claude。

　　第四，DeepSeek-R1-0528 支持工具調(diào)用(不支持在 thinking 中進(jìn)行工具調(diào)用)。

　　根據(jù)官方介紹，當(dāng)前模型 Tau-Bench 測(cè)評(píng)成績(jī)?yōu)?airline 53.5% / retail 63.9%，與 OpenAI o1-high 相當(dāng)，但與 o3-High 以及 Claude 4 Sonnet 仍有差距。

　　總結(jié)一下，根據(jù)中國(guó)經(jīng)濟(jì)網(wǎng)報(bào)道，升級(jí)主要有四個(gè)方面。

　　首先，響應(yīng)質(zhì)量?jī)?yōu)化。

　　對(duì)復(fù)雜推理、多步驟計(jì)算更準(zhǔn)確;長(zhǎng)文理解與生成更連貫、邏輯更清晰;數(shù)學(xué)、編程等專(zhuān)業(yè)性輸出更可靠。

　　其次，響應(yīng)速度小幅提升。

　　在網(wǎng)頁(yè)端、App、API 接口中響應(yīng)更敏捷，尤其在處理超長(zhǎng)文本輸入時(shí)，延遲有所降低(約提升 10%～20%)。

　　再次，對(duì)話穩(wěn)定性增強(qiáng)。

　　上下文記憶更穩(wěn)定，尤其在超長(zhǎng)對(duì)話中，并且減少偶爾“遺忘設(shè)定”或“跑偏”的情況。

　　最后，API 和接口兼容性保持穩(wěn)定。

　　如公告所說(shuō)：API 調(diào)用方式、參數(shù)、返回結(jié)構(gòu)完全不變，用戶無(wú)需調(diào)整現(xiàn)有集成，即可無(wú)縫使用新版本。

　　換句話說(shuō)，日常生活中，現(xiàn)在的DeepSeek-R1-0528 已經(jīng)足夠應(yīng)對(duì)大多數(shù)問(wèn)題，而在學(xué)習(xí)和工作中，DeepSeek-R1-0528的可靠性大大提升、使用體驗(yàn)也變好了。

　　二、強(qiáng)如DeepSeek，叫板國(guó)外AI大模型

　　在現(xiàn)在這個(gè)人人都在卷AI的時(shí)候，DeepSeek還保留著獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。

　　首先，在開(kāi)源策略上，更新后的DeepSeek-R1依然選擇開(kāi)源。

　　DeepSeek采用MIT協(xié)議開(kāi)源，允許免費(fèi)商用，甚至不用公開(kāi)自己的修改代碼，極大降低了AI應(yīng)用門(mén)檻。

　　其次，DeepSeek成本優(yōu)勢(shì)顯著，開(kāi)發(fā)者狂喜。

　　其API價(jià)格僅為OpenAI o1的1/50(輸入token)至1/27(輸出token)，也就是同樣處理字?jǐn)?shù)的文本，用R1需要的成本比用OpenAI低很多，

　　因此，在性價(jià)比方面，DeepSeek稱(chēng)第二，沒(méi)人敢稱(chēng)第一。

　　最后，DeepSeek與國(guó)內(nèi)應(yīng)用市場(chǎng)的適配度很高。

　　目前DeepSeek已經(jīng)接入許多應(yīng)用，例如華為小藝、騰訊元寶等，有著廣泛的用戶基礎(chǔ)。

　　并且國(guó)產(chǎn)硬件，如華為昇騰910B芯片已完成適配，支持本地化部署，徹底擺脫對(duì)英偉達(dá)的依賴。

　　然而，DeepSeek還有許多可以優(yōu)化的空間。

　　一方面，測(cè)評(píng)顯示，R1在編程能力上與o3-high接近，數(shù)學(xué)推理優(yōu)于Gemini 2.5 Pro，但工具調(diào)用能力仍存在差距。

　　另一方面，暫不支持圖片、語(yǔ)音等多模態(tài)輸入，在日常使用中有局限性。

　　另外，在創(chuàng)意寫(xiě)作、多輪對(duì)話等場(chǎng)景，R1和頂級(jí)模型仍有差距。盡管幻覺(jué)率降低，模型在長(zhǎng)文本對(duì)話中仍可能出現(xiàn)邏輯錯(cuò)誤，并且部分用戶反饋服務(wù)響應(yīng)存在延遲，“服務(wù)器繁忙，請(qǐng)稍后重試”恐怕也是人們對(duì)DeepSeek的重要印象之一。

　　三、萬(wàn)眾期待的R2何時(shí)到來(lái)

　　迄今為止，DeepSeek最震動(dòng)世界的動(dòng)作還是1月發(fā)布R1。

　　今年3月，DeepSeek放出了 DeepSeek-V3-0324 模型，主要優(yōu)化了代碼方面的功能。該模型全面超越 Claude-3.7-Sonnet，在數(shù)學(xué)、代碼類(lèi)相關(guān)評(píng)測(cè)集上超過(guò) GPT-4.5。

　　而當(dāng)前，市場(chǎng)最關(guān)心的依然是R2模型發(fā)布。

　　4月初，DeepSeek聯(lián)手清華大學(xué)發(fā)布一篇論文，提出一種名為自我原則點(diǎn)評(píng)調(diào)優(yōu)(SPCT)的新學(xué)習(xí)方。同時(shí)，研究者引入了元獎(jiǎng)勵(lì)模型(meta RM)，進(jìn)一步提升推理擴(kuò)展性能。

　　上述論文引發(fā)了DeepSeek的R2是否很快面世的猜測(cè)。

　　而這次版本升級(jí)，再次激起了人們對(duì)R2的期待。

　　有人認(rèn)為，這次的小版本升級(jí)可能意味著，R2還遠(yuǎn)未準(zhǔn)備好推出。

　　也有人認(rèn)為，這次優(yōu)化這么多功能都只是一次“小版本升級(jí)”，那么R2如果出來(lái)，其影響力想必不會(huì)輸給R1。

　　DeepSeek-R1的升級(jí)像一場(chǎng)靜水深流的變革——它沒(méi)有渲染“顛覆世界”的野心，卻用更長(zhǎng)的思考時(shí)間、更低的犯錯(cuò)率、更貼近普通人的成本，悄悄改寫(xiě)了“強(qiáng)者恒強(qiáng)”的AI敘事。

　　這一次，我們看到的不是參數(shù)競(jìng)賽的喧囂，也不是資本游戲的狂歡，而是一個(gè)樸素的真相：真正的進(jìn)步，往往藏在“夠用就好”的克制里。

　　技術(shù)的光芒，本就該照進(jìn)這些具體而微的生活褶皺里。