DeepSeekAI发布DeepSeek-R1-0528更新版本，官方宣称小幅增强，评测结果提升较大，幻觉降低，json输出增强

DeepSeekAI在2025年5月28日发布了DeepSeek-R1模型的一个更新版本，称为DeepSeek-R1-0528版本。同时，还发布了DeepSeek-R1-0528对Qwen3-8B的蒸馏版模型，使其比肩阿里2350亿的Qwen3-235B-A30模型。官方宣称该版本相比较四个月前的DeepSeek-R1是“小幅提升”。但是目前看，DeepSeek-R1-0528提升幅度其实是不小的，甚至很多人认为应该称为DeepSeek-R2。

[TOC]

#### DeepSeek-R1-0528模型介绍
DeepSeek-R1-0528是DeepSeekAI发布的DeepSeek-R1更新版本，这个版本的模型依然以MIT协议开源（完全免费商用），同时架构和参数等与此前的版本一致，但主要有如下四点提升：

- 在多项评测集上明显提升
- 前端的编程能力大幅增强
- 减少了幻觉的产生
- 支持JSON格式的输出和函数调用

DeepSeek-R1-0528版本可以通过利用**更多的计算资源**以及**后训练算法优化机制**显著增强**<font color=red>推理的深度</font>**和**<font color=red>推理的能力</font>**。

DeepSeek-R1-0528模型在各种基准测试中表现出色，包括数学、编程和一般逻辑等。其整体性能接近OpenAI o3以及谷歌的Gemini 2.5 Pro。

#### DeepSeek-R1-0528模型的评测结果
DeepSeek-R1-0528在复杂任务的处理上提升明显，以美国高中数学竞赛邀请赛2025为例（AIME2025），DeepSeek-R1模型的评测结果是70%准确率，而DeepSeek-R1-0528版本的准确率达到了87.5%，提升25%！官方指出，此次性能提升主要源于模型推理深度的显著增强。具体而言，在DeepSeek-R1版本中，模型平均每个问题需消耗1.2万个推理tokens，而在其更新版本DeepSeek-R1-0528中，这一数值提升至2.3万个tokens。这种近一倍的tokens消耗增长，直观反映了模型在问题解析、逻辑推导和多步推理等环节的深度扩展能力。

https://www.datalearner.com/ai-models/ai-benchmarks-tests/compare-result?benchmarkInputString=16,35,32,33,42,40,37&modelInputString=576,575,574,573,567,492,558

#### DeepSeek-R1-0528可能意识到自己过度思考（overthinking）
此外，网友测试也发现了一个很神奇的现象，DeepSeek-R1-0528有时候可能知道自己过度思考了。思考过程虽然对于很多复杂的问题来说很有好处，但是有时候也会出现过度思考的情况，例如把不需要考虑的条件、场景考虑了，获得了正确答案之后感觉不对，继续思考，最后给出了错误的回答。但是，网友测试DeepSeek-R1-0528的时候发现，模型在思考过程中有时候会认为自己过度思考，从而停止继续思考，然后给出答案。

#### 新的蒸馏版DeepSeek-R1模型：DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B
DeepSeek-AI还同时发布了Qwen3-8B的蒸馏版模型。官方使用DeepSeek-R1-0528对阿里开源的Qwen3-8B Base模型进行后训练处理，得到了DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B，该模型相比基座模型Qwen3-8B各方面评测提升10%左右，与2350亿参数的Qwen3-235B-thinking的水平差不多。这意味着，DeepSeek-R1-0528模型的思维链过程是可以显著提升小模型各方面的能力的。

DeepSeekAI发布DeepSeek-R1-0528更新版本，官方宣称小幅增强，评测结果提升较大，幻觉降低，json输出增强

欢迎大家关注DataLearner官方微信，接受最新的AI技术推送

相关博客

最热博客