DeepSeek公司近期宣布，其R1模型已順利完成一次重要的版本迭代，新版本被命名為DeepSeek-R1-0528。這一消息于5月29日晚間正式對外發布。

據悉，DeepSeek-R1-0528依舊基于2024年12月推出的DeepSeek V3 Base模型構建，但在后訓練階段加大了算力的投入，從而顯著增強了模型的思維深度和推理能力。這一改進使得R1模型在多個關鍵領域的表現上邁上了新的臺階。

在新版本的測評中，DeepSeek-R1-0528在數學、編程以及通用邏輯等領域均取得了卓越的成績，不僅在國內模型中獨占鰲頭，而且在整體表現上已經逼近了國際頂尖模型，如o3和Gemini-2.5-Pro。這一成就標志著DeepSeek在人工智能領域的技術實力又向前邁進了一大步。

特別是在復雜推理任務的處理上，新版R1模型相較于舊版有了質的飛躍。以AIME 2025測試為例，新版模型的準確率從舊版的70%大幅提升至87.5%。這一顯著進步得益于模型在推理過程中思維深度的增強，使得它能夠更加深入地分析和解決問題。

新版R1模型在解題過程中使用的tokens數量也大幅增加。在AIME 2025測試集上，舊版模型平均每題使用12K tokens，而新版模型則達到了23K tokens。這一變化表明，新版模型在解題時進行了更為詳盡和深入的思考，從而得出了更為準確的答案。

DeepSeek還利用DeepSeek-R1-0528的思維鏈對Qwen3-8B Base進行了蒸餾訓練，成功推出了DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B模型。這一8B模型在數學測試AIME 2024中的表現同樣令人矚目，僅次于DeepSeek-R1-0528，超越了Qwen3-8B（+10.0%），與Qwen3-235B旗鼓相當。這一成果進一步證明了DeepSeek在模型優化和訓練方面的卓越能力。

DeepSeek表示，DeepSeek-R1-0528的思維鏈對于學術界和工業界都具有重要意義。它將有助于推動推理模型的研究和發展，并為小模型的開發提供新的思路和方法。

除了推理能力的提升外，新版DeepSeek R1還在其他方面進行了優化。針對“幻覺”問題，新版模型進行了針對性改進。與舊版相比，更新后的模型在改寫潤色、總結摘要、閱讀理解等場景中，幻覺率降低了約45%～50%，從而能夠為用戶提供更加準確和可靠的結果。

在創意寫作方面，新版R1模型也取得了顯著進步。它在議論文、小說、散文等文體上進行了優化，能夠輸出篇幅更長、結構更完整、內容更豐富的長篇作品。同時，其寫作風格也更加貼近人類的偏好，使得生成的文本更加自然和流暢。