標題:DeepSeek R1模型升級:幻覺率降低近50%,實力再提升
DeepSeek,作為人工智能領域的佼佼者,近日宣布其R1模型取得了重大升級。新版DeepSeek-R1-0528在后訓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,新版在復雜推理任務中的表現(xiàn)有了顯著提升,并在數(shù)學、編程與通用邏輯等多個基準測評中取得了優(yōu)異成績,整體表現(xiàn)已接近其他國際頂尖模型,如o3與Gemini-2.5-Pro。
首先,DeepSeek團隊對幻覺問題的優(yōu)化值得稱贊。新版DeepSeek R1針對“幻覺”問題進行了優(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確、可靠的結(jié)果。這一改進不僅提升了模型的實用性,也增強了其在各個領域的應用價值。
其次,DeepSeek R1模型在創(chuàng)意寫作方面也取得了顯著進步。舊版R1的基礎上,新版R1模型針對議論文、小說、散文等文體進行了進一步優(yōu)化,能夠輸出篇幅更長、結(jié)構(gòu)內(nèi)容更完整的長篇作品,同時呈現(xiàn)出更加貼近人類偏好的寫作風格。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中進行工具調(diào)用),當前模型Tau-Bench測評成績?yōu)閍irline 53.5% / retail 63.9%,與OpenAI o1-high相當,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、多元的應用場景和選擇。
值得一提的是,DeepSeek-R1-0528與之前的DeepSeek-R1使用同樣的base模型,僅改進了后訓練方法。私有化部署時只需要更新checkpoint和tokenizer_config.json(tool calls相關變動)。模型參數(shù)為685B(其中14B為MTP層),開源版本上下文長度為128K(網(wǎng)頁端、App和API提供64K上下文)。這樣的升級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團隊認為:DeepSeek-R1-0528的思維鏈對于學術界推理模型的研究和工業(yè)界針對小模型的開發(fā)都將具有重要意義。這一觀點無疑表達了DeepSeek團隊對于自身技術的信心和對于未來發(fā)展的期待。
總的來說,DeepSeek R1模型的升級無疑是一次重大的突破和提升。在幻覺率降低近50%的同時,與o3、Gemini-2.5-Pro等頂尖模型并肩,展現(xiàn)了DeepSeek在人工智能領域的強大實力。我們期待DeepSeek在未來能夠繼續(xù)帶來更多創(chuàng)新和突破,為人工智能領域的發(fā)展做出更大的貢獻。
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