DeepSeek公司近期宣布，其R1模型已顺利完成一次重要的版本迭代，新版本被命名为DeepSeek-R1-0528。这一消息于5月29日晚间正式对外发布。
据悉，DeepSeek-R1-0528依旧基于2024年12月推出的DeepSeek V3 Base模型构建，但在后训练阶段加大了算力的投入，从而显著增强了模型的思维深度和推理能力。这一改进使得R1模型在多个关键领域的表现上迈上了新的台阶。
在新版本的测评中，DeepSeek-R1-0528在数学、编程以及通用逻辑等领域均取得了卓越的成绩，不仅在国内模型中独占鳌头，而且在整体表现上已经逼近了国际顶尖模型，如o3和Gemini-2.5-Pro。这一成就标志着DeepSeek在人工智能领域的技术实力又向前迈进了一大步。
特别是在复杂推理任务的处理上，新版R1模型相较于旧版有了质的飞跃。以AIME 2025测试为例，新版模型的准确率从旧版的70%大幅提升至87.5%。这一显著进步得益于模型在推理过程中思维深度的增强，使得它能够更加深入地分析和解决问题。
新版R1模型在解题过程中使用的tokens数量也大幅增加。在AIME 2025测试集上，旧版模型平均每题使用12K tokens，而新版模型则达到了23K tokens。这一变化表明，新版模型在解题时进行了更为详尽和深入的思考，从而得出了更为准确的答案。
DeepSeek还利用DeepSeek-R1-0528的思维链对Qwen3-8B Base进行了蒸馏训练，成功推出了DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B模型。这一8B模型在数学测试AIME 2024中的表现同样令人瞩目，仅次于DeepSeek-R1-0528，超越了Qwen3-8B（+10.0%），与Qwen3-235B旗鼓相当。这一成果进一步证明了DeepSeek在模型优化和训练方面的卓越能力。
DeepSeek表示，DeepSeek-R1-0528的思维链对于学术界和工业界都具有重要意义。它将有助于推动推理模型的研究和发展，并为小模型的开发提供新的思路和方法。
除了推理能力的提升外，新版DeepSeek R1还在其他方面进行了优化。针对“幻觉”问题，新版模型进行了针对性改进。与旧版相比，更新后的模型在改写润色、总结摘要、阅读理解等场景中，幻觉率降低了约45%～50%，从而能够为用户提供更加准确和可靠的结果。
在创意写作方面，新版R1模型也取得了显著进步。它在议论文、小说、散文等文体上进行了优化，能够输出篇幅更长、结构更完整、内容更丰富的长篇作品。同时，其写作风格也更加贴近人类的偏好，使得生成的文本更加自然和流畅。
