DeepSeek R1-0528更新解讀：推理、程式碼生成和可靠性全面飛躍

DeepSeek R1 於今年 1 月釋出，一經推出便迅速成為業界最受關注的開源模型之一，憑藉其敏銳的推理能力和卓越的效能廣受歡迎。時至今日，DeepSeek 攜“小規模試用升級”強勢迴歸，但千萬別被這個不起眼的名字所迷惑。DeepSeek-R1-0528 在推理、程式碼生成和整體可靠性方面均實現了重大飛躍。憑藉此版本，DeepSeek 將自己定位為 Gemini 2.5 Pro 的有力開源挑戰者，在某些情況下，它在編碼基準測試中的表現甚至與 OpenAI 的 o3 和 o4-mini 不相上下。

在本篇文章中，我們將深入探討 R1-0528 的魅力所在，介紹其關鍵的新功能，並向您展示如何使用它。我們還將對 R1 和 R1.1 進行實際操作對比，測試這兩個模型在實際任務中的表現。

DeepSeek R1 0528是什麼？

DeepSeek R1 0528（也稱為 R1.1）是 DeepSeek 最新推出的開源大型語言模型，旨在突破推理、程式碼生成和複雜問題解決的界限。憑藉此版本，DeepSeek 將自己定位為 OpenAI 和 Google 等頂級專有模型的有力競爭對手，同時保持完全開放和可訪問性。

R1 0528 是研究人員、開發者和企業的理想選擇，它提供尖端的 AI 功能，無需將使用者鎖定在封閉的生態系統或昂貴的訂閱費用中。

DeepSeek R1 0528有哪些新功能？

其部分升級功能包括：

• 海量引數規模：它基於高達 6710 億個引數進行訓練，這為強大高效的處理開闢了無限可能。
• 完全開源：它是一個完全開源的模型，具有透明度和社羣驅動的升級潛力。
• 更智慧的推理：該模型的推理能力得到提升，邏輯性和問題解決能力均有所提升。
• 更優的程式碼生成：程式碼生成準確率更高、效率更高，更接近領先的閉源模型。
• 更強大的可靠性：模型的響應也更加可靠、一致性更高。
• 更長的思考時間：該模型能夠對複雜問題進行更長時間的思考，效能遠超之前的版本。

如何訪問DeepSeek R1 0528？

您可以透過兩種方式訪問​​和使用 DeepSeek R1 0528 模型：透過 Hugging Face 和 OpenRouter。以下是操作步驟：

透過Hugging Face

1. 在 Hugging Face 上開啟 DeepSeek R1-0528 模型頁面。
2. 轉到“Inference API”選項卡。
3. 在提供的框中輸入您的提示。
4. 點選“Compute”即可與模型進行聊天。

要下載模型以供本地使用：

1. 首先，滾動到模型頁面上的“Files and versions”部分。
2. 然後，下載模型權重（例如 .bin、.safetensors），並將其與 Hugging Face Transformers 或文字生成推理一起使用。

透過OpenRouter

您可以透過此連結直接訪問 OpenRouter（聊天）上的聊天介面。

注意：您可能需要登入才能使用聊天介面。

要獲取 DeepSeek R1 0528 的 API 訪問許可權，

1. 首先，請訪問 OpenRouter API 金鑰頁面。
2. 登入並獲取您的 API 金鑰。
3. 使用該金鑰與任何 HTTP 客戶端或 SDK（例如 fetch、 axios 或與 OpenAI 相容的 SDK）一起使用該模型。

DeepSeek R1 0528：效能基準測試

DeepSeek R1 的早期版本以其卓越的效能震驚了世界。它與當時所有熱門模型展開了激烈的競爭，並證明了開源模型可以與閉源模型相媲美。現在，DeepSeek R1.1 也證明了其影響力與閉源模型不相上下！

讓我們來看看 DeepSeek R1.1 在 LLM 綜合效能評分上與頂級模型的表現，該評分由 MMLU、HumanEval、GSM8K、BBH、TruthfulQA 等基準測試彙總而成。

Source: Reddit

DeepSeek R1 0528 的中位數為 69.45，在各種任務（例如推理、程式設計、數學等）中表現可靠。它以極低的價格提供了接近 Claude 中位數的效能，使其成為本榜單中價效比最高的模型之一。它的一致性優於 Gemini 2.5 Pro 甚至 Claude Sonnet 4，而價格卻低了 5 到 7 倍。

檢視各項基準測試，我們可以清楚地看到 R1 0528 模型是 DeepSeek R1 的重大升級。

DeepSeek R1 0528 展現了卓越的數學能力，在 AIME 2024 和 2025 基準測試中均獲得第二名，與 OpenAI 的 o3 非常接近。在 GPQA Diamond 基準測試、LiveCode Bench 和 Humanity’s Last Exam 中也表現出色，進一步證明了該模型在通用推理和編碼方面的專業性。

DeepSeek R1 0528 vs DeepSeek R1

現在，讓我們在實際應用中比較 DeepSeek R1 和 R1 0528 在推理、程式碼生成和可靠性方面的表現。我們將在 3 個不同的任務上測試這兩個模型，以瞭解它們的表現，並確定新升級是否真的表現更好。

任務 1：構建類似Instagram的使用者介面

兩位模型都需要構建一個模仿 Instagram 設計的 HTML 頁面。這將考驗他們的程式碼生成質量、對 UI 結構化的理解以及前端開發邏輯的正確性。

輸入提示詞： “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 輸出：

DeepSeek R1 輸出：

輸出對比

DeepSeek R1 0528 的渲染更加流暢，UI 響應速度顯著提升，幀間同步也更加協調。影像質量似乎也更加清晰銳利，這可能是由於內部取樣或匯出方法的改進。

相比之下，DeepSeek R1 的過渡和渲染速度似乎略慢。它在處理方面的幀延遲或延遲非常小，尤其是在動作密集區域或過渡幀中。

這些觀察結果暗示 R1 0528 更新可能包含效能和視覺保真度方面的改進。

任務 2：規劃印度之旅

每位模型將負責策劃一次經濟實惠的印度之旅。他們需要提供行程安排、費用和理由。這將考驗他們的規劃能力、對現實世界的瞭解，以及創作結構化、可操作內容的能力。

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

DeepSeek R1 0528 的輸出（節選）：

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 的輸出（節選）：

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  

您可以在此處檢視這兩個模型的完整輸出。

輸出比較

兩種模型在規劃和生成結構化內容方面都表現出色。然而，它們的旅行規劃風格和深度存在差異。

DeepSeek R1 0528 使用聚焦地點（德里-阿格拉）規劃了更具凝聚力的旅行體驗，以最大限度地降低旅行成本。同時，它透過科技主題美食、大理石工作坊以及圍繞烹飪傳統的當代和現代歷史解讀等體驗，豐富了內容。

DeepSeek R1 覆蓋了幾個主要城市——班加羅爾、德里和海得拉巴，這無疑提供了廣泛的曝光度。然而，它的成本更高，因此不太適合這種特定的用例。

任務3：邏輯推理任務

我們將向兩個模型展示一道物理邏輯題，以評估他們的解題能力、演繹推理能力以及解釋的清晰度。

輸入提示詞：“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 的輸出：

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 的輸出：

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:

該方法可靠地將單個房間入口的所有 3 個開關與其對應的燈泡對應起來。

輸出比較

兩種模型都使用標準方法（利用熱和光排除開關）準確地識別出了謎題解決方案。然而：

DeepSeek R1 0528 提供了更簡潔、易讀且高效的答案，其中重點介紹了實用步驟，幷包含有關燈泡型別相容性的實用說明。

DeepSeek R1 提供了更具指導性和正式性的文字組織，包含實用標題、摘要表以及對所有決策步驟的更詳細的說明。

最終結論

DeepSeek R1 0528 在所有任務上的效能均顯著優於 R1。在行程規劃方面，R1 0528 提供了更實用、更經濟、更條理的行程安排。影片輸出更加流暢、更精緻，這可能意味著渲染效果有所提升。在邏輯謎題測試中，兩款引擎都正確解決了任務，但 R1 0528 的描述也更加簡潔自然。總體而言，R1 0528 更易用、更靈活/更貼合實際，更適合日常任務。

小結

DeepSeek R1 0528 在先進 AI 技術普及化方面取得了顯著進步。它結合了卓越的效能和開源可用性，憑藉其相容性和易用性挑戰專有模型，同時讓更多人能夠將尖端 AI 用於研究、開發和商業用途。無論您是想要構建智慧應用程式的開發者、渴望探索全新 AI 前沿的研究人員，還是尋求經濟高效且創新的解決方案的企業，DeepSeek R1 0528 都是一個面向未來、專注獨特且功能強大的平臺。