DeepSeek升級(jí)R1模型，降低幻覺率近50%，與o3、Gemini-2.5-Pro并肩，實(shí)力再提升

標(biāo)題：DeepSeek R1模型升級(jí)：幻覺率降低近50%，實(shí)力再提升

DeepSeek，作為人工智能領(lǐng)域的佼佼者，近日宣布其R1模型取得了重大升級(jí)。新版DeepSeek-R1-0528在后訓(xùn)練過程中投入了更多算力，顯著提升了模型的思維深度與推理能力。相較于舊版，新版在復(fù)雜推理任務(wù)中的表現(xiàn)有了顯著提升，并在數(shù)學(xué)、編程與通用邏輯等多個(gè)基準(zhǔn)測(cè)評(píng)中取得了優(yōu)異成績(jī)，整體表現(xiàn)已接近其他國(guó)際頂尖模型，如o3與Gemini-2.5-Pro。

首先，DeepSeek團(tuán)隊(duì)對(duì)幻覺問題的優(yōu)化值得稱贊。新版DeepSeek R1針對(duì)“幻覺”問題進(jìn)行了優(yōu)化，與舊版相比，幻覺率降低了約45～50%，這無疑為用戶提供了更為準(zhǔn)確、可靠的結(jié)果。這一改進(jìn)不僅提升了模型的實(shí)用性，也增強(qiáng)了其在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值。

其次，DeepSeek R1模型在創(chuàng)意寫作方面也取得了顯著進(jìn)步。舊版R1的基礎(chǔ)上，新版R1模型針對(duì)議論文、小說、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)出更加貼近人類偏好的寫作風(fēng)格。這無疑為用戶提供了更為豐富、多元的寫作選擇。

再者，DeepSeek-R1-0528在工具調(diào)用方面也表現(xiàn)不凡。新版模型支持工具調(diào)用（不支持在thinking中進(jìn)行工具調(diào)用），當(dāng)前模型Tau-Bench測(cè)評(píng)成績(jī)?yōu)閍irline 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。這意味著DeepSeek-R1-0528在工具調(diào)用方面具有廣闊的應(yīng)用前景和潛力。

此外，DeepSeek-R1-0528還在前端代碼生成、角色扮演等領(lǐng)域的能力均有更新和提升。這些能力的提升無疑為用戶提供了更為豐富、多元的應(yīng)用場(chǎng)景和選擇。

值得一提的是，DeepSeek-R1-0528與之前的DeepSeek-R1使用同樣的base模型，僅改進(jìn)了后訓(xùn)練方法。私有化部署時(shí)只需要更新checkpoint和tokenizer_config.json（tool calls相關(guān)變動(dòng)）。模型參數(shù)為685B（其中14B為MTP層），開源版本上下文長(zhǎng)度為128K（網(wǎng)頁端、App和API提供64K上下文）。這樣的升級(jí)策略既保證了模型的穩(wěn)定性和可靠性，又為用戶提供了更多的選擇和可能。

DeepSeek團(tuán)隊(duì)認(rèn)為：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)小模型的開發(fā)都將具有重要意義。這一觀點(diǎn)無疑表達(dá)了DeepSeek團(tuán)隊(duì)對(duì)于自身技術(shù)的信心和對(duì)于未來發(fā)展的期待。

總的來說，DeepSeek R1模型的升級(jí)無疑是一次重大的突破和提升。在幻覺率降低近50%的同時(shí)，與o3、Gemini-2.5-Pro等頂尖模型并肩，展現(xiàn)了DeepSeek在人工智能領(lǐng)域的強(qiáng)大實(shí)力。我們期待DeepSeek在未來能夠繼續(xù)帶來更多創(chuàng)新和突破，為人工智能領(lǐng)域的發(fā)展做出更大的貢獻(xiàn)。

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