DeepSeek R1-0528更新解读：推理、代码生成和可靠性全面飞跃

DeepSeek R1 于今年 1 月发布，一经推出便迅速成为业界最受关注的开源模型之一，凭借其敏锐的推理能力和卓越的性能广受欢迎。时至今日，DeepSeek 携“小规模试用升级”强势回归，但千万别被这个不起眼的名字所迷惑。DeepSeek-R1-0528 在推理、代码生成和整体可靠性方面均实现了重大飞跃。凭借此版本，DeepSeek 将自己定位为 Gemini 2.5 Pro 的有力开源挑战者，在某些情况下，它在编码基准测试中的表现甚至与 OpenAI 的 o3 和 o4-mini 不相上下。

在本篇文章中，我们将深入探讨 R1-0528 的魅力所在，介绍其关键的新功能，并向您展示如何使用它。我们还将对 R1 和 R1.1 进行实际操作对比，测试这两个模型在实际任务中的表现。

DeepSeek R1 0528是什么？

DeepSeek R1 0528（也称为 R1.1）是 DeepSeek 最新推出的开源大型语言模型，旨在突破推理、代码生成和复杂问题解决的界限。凭借此版本，DeepSeek 将自己定位为 OpenAI 和 Google 等顶级专有模型的有力竞争对手，同时保持完全开放和可访问性。

R1 0528 是研究人员、开发者和企业的理想选择，它提供尖端的 AI 功能，无需将用户锁定在封闭的生态系统或昂贵的订阅费用中。

DeepSeek R1 0528有哪些新功能？

其部分升级功能包括：

• 海量参数规模：它基于高达 6710 亿个参数进行训练，这为强大高效的处理开辟了无限可能。
• 完全开源：它是一个完全开源的模型，具有透明度和社区驱动的升级潜力。
• 更智能的推理：该模型的推理能力得到提升，逻辑性和问题解决能力均有所提升。
• 更优的代码生成：代码生成准确率更高、效率更高，更接近领先的闭源模型。
• 更强大的可靠性：模型的响应也更加可靠、一致性更高。
• 更长的思考时间：该模型能够对复杂问题进行更长时间的思考，性能远超之前的版本。

如何访问DeepSeek R1 0528？

您可以通过两种方式访问​​和使用 DeepSeek R1 0528 模型：通过 Hugging Face 和 OpenRouter。以下是操作步骤：

通过Hugging Face

1. 在 Hugging Face 上打开 DeepSeek R1-0528 模型页面。
2. 转到“Inference API”选项卡。
3. 在提供的框中输入您的提示。
4. 点击“Compute”即可与模型进行聊天。

要下载模型以供本地使用：

1. 首先，滚动到模型页面上的“Files and versions”部分。
2. 然后，下载模型权重（例如 .bin、.safetensors），并将其与 Hugging Face Transformers 或文本生成推理一起使用。

通过OpenRouter

您可以通过此链接直接访问 OpenRouter（聊天）上的聊天界面。

注意：您可能需要登录才能使用聊天界面。

要获取 DeepSeek R1 0528 的 API 访问权限，

1. 首先，请访问 OpenRouter API 密钥页面。
2. 登录并获取您的 API 密钥。
3. 使用该密钥与任何 HTTP 客户端或 SDK（例如 fetch、 axios 或与 OpenAI 兼容的 SDK）一起使用该模型。

DeepSeek R1 0528：性能基准测试

DeepSeek R1 的早期版本以其卓越的性能震惊了世界。它与当时所有热门模型展开了激烈的竞争，并证明了开源模型可以与闭源模型相媲美。现在，DeepSeek R1.1 也证明了其影响力与闭源模型不相上下！

让我们来看看 DeepSeek R1.1 在 LLM 综合性能评分上与顶级模型的表现，该评分由 MMLU、HumanEval、GSM8K、BBH、TruthfulQA 等基准测试汇总而成。

Source: Reddit

DeepSeek R1 0528 的中位数为 69.45，在各种任务（例如推理、编程、数学等）中表现可靠。它以极低的价格提供了接近 Claude 中位数的性能，使其成为本榜单中性价比最高的模型之一。它的一致性优于 Gemini 2.5 Pro 甚至 Claude Sonnet 4，而价格却低了 5 到 7 倍。

查看各项基准测试，我们可以清楚地看到 R1 0528 模型是 DeepSeek R1 的重大升级。

DeepSeek R1 0528 展现了卓越的数学能力，在 AIME 2024 和 2025 基准测试中均获得第二名，与 OpenAI 的 o3 非常接近。在 GPQA Diamond 基准测试、LiveCode Bench 和 Humanity’s Last Exam 中也表现出色，进一步证明了该模型在通用推理和编码方面的专业性。

DeepSeek R1 0528 vs DeepSeek R1

现在，让我们在实际应用中比较 DeepSeek R1 和 R1 0528 在推理、代码生成和可靠性方面的表现。我们将在 3 个不同的任务上测试这两个模型，以了解它们的表现，并确定新升级是否真的表现更好。

任务 1：构建类似Instagram的用户界面

两位模型都需要构建一个模仿 Instagram 设计的 HTML 页面。这将考验他们的代码生成质量、对 UI 结构化的理解以及前端开发逻辑的正确性。

输入提示词： “Create a responsive HTML and CSS layout that looks like Instagram’s main feed page. It should include:

A fixed top navigation bar with the Instagram logo on the left, a search bar in the center, and navigation icons (home, messages, explore, notifications, profile) on the right.

A sidebar on the left for navigation with icons and labels similar to Instagram (Home, Search, Explore, Reels, Messages, Notifications, Create, Profile).

A main feed in the center showing several post cards. Each post should include:

• A user avatar and username at the top
• An image
• Action icons (like, comment, share, save)
• A like count
• A caption
• A comment section

A sidebar on the right with suggestions for “People you may know.”

DeepSeek R1 0528 输出：

DeepSeek R1 输出：

输出对比

DeepSeek R1 0528 的渲染更加流畅，UI 响应速度显著提升，帧间同步也更加协调。图像质量似乎也更加清晰锐利，这可能是由于内部采样或导出方法的改进。

相比之下，DeepSeek R1 的过渡和渲染速度似乎略慢。它在处理方面的帧延迟或延迟非常小，尤其是在动作密集区域或过渡帧中。

这些观察结果暗示 R1 0528 更新可能包含性能和视觉保真度方面的改进。

任务 2：规划印度之旅

每位模型将负责策划一次经济实惠的印度之旅。他们需要提供行程安排、费用和理由。这将考验他们的规划能力、对现实世界的了解，以及创作结构化、可操作内容的能力。

输入提示词：“Plan a 3-day trip to India focused on tech, food, and history with the price of expenses mentioned.“

DeepSeek R1 0528 的输出（节选）：

3-Day India Trip: Delhi & Agra – Tech, Food & History Adventure
(Budget: Mid-Range Solo Traveler) 💰 Total Cost: ~₹25,000–30,000 ($300–360 USD)
Prices cover food, transport, entry fees, and accommodation. Flights not included.

Day 1: Delhi – History & Food
Focus: Mughal/Colonial History + Street Food
Accommodation: Mid-range hotel (Karol Bagh/Aerocity) – ₹2,500/night

• Morning (History):
• Red Fort (UNESCO Site): Explore Mughal architecture. (Entry: ₹500)
• Jama Masjid: India’s largest mosque. (Free entry; ₹300 for tower access)
• Lunch (Food): Karim’s (Old Delhi) – Iconic Mughlai kebabs & biryani. (₹400)
• Afternoon (History):
• Raj Ghat: Gandhi’s memorial. (Free)
• Humayun’s Tomb (UNESCO Site): Pre-Taj Mughal marvel. (Entry: ₹600)
• Dinner (Food): Paranthe Wali Gali – Fried breads with fillings. (₹200)
• Evening: Walk through Chandni Chowk market.

Daily Cost: ₹4,500 (hotel, food, transport, entries)

Deepseek R1 的输出（节选）：

Here’s a well-balanced 3-day trip plan for India covering tech hubs, historical sites, and food experiences, with estimated expenses (in USD and INR for easy reference).

Morning: Tech Exploration
Visit Infosys Campus or Google Office (Outer View)– See India’s IT hub (no entry inside without permission).
Indian Institute of Science (IISc) – Premier research institute (free entry, but check visiting hours).
Visvesvaraya Industrial & Technological Museum – Interactive tech exhibits (Entry: $2 / ₹150).

Cost: ~$5 / ₹400

Afternoon: Food & Culture
Lunch at Mavalli Tiffin Rooms (MTR) – Famous for South Indian meals (~$8 / ₹600).
Commercial Street Shopping – Quick souvenir stop (optional).

Evening: Modern Bangalore
UB City Mall – High-end tech & luxury brands.
Dinner at Toit Brewpub – Craft beer & fusion food (~$15 / ₹1,200).

Total Day 1 Cost: ~$30 / ₹2,500  

您可以在此处查看这两个模型的完整输出。

输出比较

两种模型在规划和生成结构化内容方面都表现出色。然而，它们的旅行规划风格和深度存在差异。

DeepSeek R1 0528 使用聚焦地点（德里-阿格拉）规划了更具凝聚力的旅行体验，以最大限度地降低旅行成本。同时，它通过科技主题美食、大理石工作坊以及围绕烹饪传统的当代和现代历史解读等体验，丰富了内容。

DeepSeek R1 覆盖了几个主要城市——班加罗尔、德里和海得拉巴，这无疑提供了广泛的曝光度。然而，它的成本更高，因此不太适合这种特定的用例。

任务3：逻辑推理任务

我们将向两个模型展示一道物理逻辑题，以评估他们的解题能力、演绎推理能力以及解释的清晰度。

输入提示词：“You have 3 light bulbs in a room and 3 switches outside. How do you determine which switch controls which bulb if you can only enter the room once?”

DeepSeek R1 0528 的输出：

To determine which switch controls which light bulb with only one entry into the room, follow these steps:

• Label the three switches outside the room as Switch 1, Switch 2, and Switch 3 for reference.
• Turn on Switch 1 and leave it on for about 5 minutes.
• After 5 minutes, turn off Switch 1 and immediately turn on Switch 2.
• Enter the room right after turning on Switch 2 and observe the state of each bulb:
• If a bulb is on, it is controlled by Switch 2.
• If a bulb is off but warm to the touch, it is controlled by Switch 1 (since it was on long enough to heat up but is now off).
• If a bulb is off and cold to the touch, it is controlled by Switch 3 (since it was never turned on).

Why this works:

• By using the time delay with Switch 1, you allow the bulb to heat up. When you turn it off, it remains warm for a short period.
• Turning on Switch 2 immediately before entering ensures that its bulb is on.
• Switch 3 remains off, so its bulb is off and cold.
• This method leverages both the on/off state and the temperature of the bulb as indicators, allowing you to identify all three with a single entry.

Note: This solution assumes the light bulbs are incandescent and generate noticeable heat when on. If the bulbs are LED or another type that does not produce heat, this method may not work, but traditional puzzles assume heat-generating bulbs.

DeepSeek R1 的输出：

The Classic Light Bulb Puzzle: Solution

Problem Statement:  

You have 3 switches outside a room and 3 bulbs inside the room. You can turn the switches on or off, but you can only enter the room once to inspect the bulbs. How do you determine which switch controls which bulb?

Step-by-Step Solution:

1. Label the switches for clarity (e.g., Switch A, Switch B, Switch C).
2. Turn on Switch A and leave it on for about 5 minutes.  

   – This duration allows the bulb controlled by Switch A to heat up (incandescent bulbs warm up noticeably).

3. After 5 minutes, turn off Switch A and immediately turn on Switch B. 
   – Now:
   – Switch A: Off (but bulb is warm)
   – Switch B: On (bulb is lit)
   – Switch C: Off (bulb is cold and off)

4. Enter the room to observe the bulbs:
   – Bulb that’s ON → Controlled by Switch B (since it’s currently receiving power).
   – Bulb that’s OFF but WARM → Controlled by Switch A (was recently on and heated up).
   – Bulb that’s OFF and COLD → Controlled by Switch C (was never turned on).

 Key Insight:

• Uses heat (from the bulb being on) and light (current state) as indicators.
• Works only with incandescent bulbs (not LEDs or CFLs, which don’t heat up as noticeably).

Summary Table:

该方法可靠地将单个房间入口的所有 3 个开关与其对应的灯泡对应起来。

输出比较

两种模型都使用标准方法（利用热和光排除开关）准确地识别出了谜题解决方案。然而：

DeepSeek R1 0528 提供了更简洁、易读且高效的答案，其中重点介绍了实用步骤，并包含有关灯泡类型兼容性的实用说明。

DeepSeek R1 提供了更具指导性和正式性的文本组织，包含实用标题、摘要表以及对所有决策步骤的更详细的说明。

最终结论

DeepSeek R1 0528 在所有任务上的性能均显著优于 R1。在行程规划方面，R1 0528 提供了更实用、更经济、更条理的行程安排。视频输出更加流畅、更精致，这可能意味着渲染效果有所提升。在逻辑谜题测试中，两款引擎都正确解决了任务，但 R1 0528 的描述也更加简洁自然。总体而言，R1 0528 更易用、更灵活/更贴合实际，更适合日常任务。

小结

DeepSeek R1 0528 在先进 AI 技术普及化方面取得了显著进步。它结合了卓越的性能和开源可用性，凭借其兼容性和易用性挑战专有模型，同时让更多人能够将尖端 AI 用于研究、开发和商业用途。无论您是想要构建智能应用程序的开发者、渴望探索全新 AI 前沿的研究人员，还是寻求经济高效且创新的解决方案的企业，DeepSeek R1 0528 都是一个面向未来、专注独特且功能强大的平台。