DeepSeek，这家快速崛起的中国 AI 公司，近期推出了 DeepThink R1，一款基于其热门 R1 系列构建的高级推理模型。该模型迅速登上头条——与 OpenAI 的顶级模型相提并论、在各类基准测试中占据优势，并吸引全球关注。本文将深入探讨 DeepThink R1：其独特之处、在 DeepSeek 的 R1 系列中的定位、技术进展、近期更新、采纳情况、争议，以及对 AI 发展的更广泛影响。
DeepSeek R1 的起源是什么？
DeepSeek 如何崛起？
DeepSeek 由梁文峰于 2023 年 7 月创立，总部位于中国杭州。到 2025 年中，公司约有 160 名员工，背靠中国对冲基金 High‑Flyer ()。DeepSeek 早期便因以低成本方法构建并开源强大的大型语言模型（LLM）而受到关注——声称以 US $6 million 的训练成本对比 OpenAI 为 GPT‑4 投入的 $100 million，同时保持强劲表现。
什么是 R1？
2025 年 1 月 20 日，DeepSeek 发布了 DeepSeek-R1，一代大型推理模型，采用强化学习（RL）训练，生成用户可追踪的思维链推理过程。不同于依赖监督微调的典型 LLM，R1 利用数百万条推理轨迹（R1‑Zero）与分阶段训练方法，以增强推理能力。R1 超越了许多开源模型，在基准测试上与 OpenAI 的 o1 相当，并持续推动关于中国 AI 能力的政治话语。
什么是“推理模型”？
不同于主要用于文本生成的传统 LLM，R1 引入了自监督的“推理模型”机制。在推理过程中，模型不仅给出最终答案，还能自我纠正其推理步骤，从而显著提升在数学、逻辑与代码生成方面的准确性。
什么是 DeepThink R1？
1. DeepThink R1 与 R1 有何关系？
“DeepThink R1”指的是 DeepSeek R1 系列的一个变体或品牌化接口，尤其强调其在聊天与 API 实现中嵌入的高级推理（“深度思考”）能力。
- DeepSeek 官方网站将 DeepThink R1 标注为使用 DeepSeek API“解决推理问题”的功能，并支持附加组件与插件。
- 在发布与文档中，R1-0528 更新（2025 年 5 月 28 日）在应用、网页门户与 API 中以“DeepThink”或“深度思考”模式进行推广。
因此，DeepThink R1 本质上是通过更深入的自省与推理链增强的 R1——核心仍是 R1 模型，但以“深度思考”的交互模式进行封装。
2. DeepThink R1 何时发布？
- DeepSeek-R1 最初于 2025 年 1 月 20 日发布，作为开源模型。
- 在 2025 年 5 月 28 日，DeepSeek 发布了名为 R1-0528 的小幅更新，提升了推理深度、逻辑与准确性；该更新支撑了当前的 DeepThink R1 发布。
DeepThink R1 如何改进 R1？
更深层的思考与更强的逻辑
R1-0528 升级将每个问题的 token 使用量翻倍（从约 12K 增至约 23K），意味着更为彻底的推理过程。用户可见到这种“深度思考”，例如通过“Aha!”等枢纽词展示自我反思。
性能提升
- AIME 2025 分数从 70% 提升至 87.5%。
- 在 LMArena WebDev Arena（2025 年 6 月 17 日）上，R1-0528 在编程赛道与 Claude Opus 4、Gemini 2.5 Pro 并列第一，并在开源模型中领先。
更少幻觉
事实准确性得到提升，包括在摘要与改写等任务中的幻觉减少 45–50%。
扩展的长文本与工具支持
该模型如今在散文与小说中可输出更长且连贯的叙事，并在 API 与应用渠道支持工具调用（Function Calling、JSON 输出）。
多尺度蒸馏
R1-0528 被蒸馏至更小的 Qwen3‑8B 模型，在 AIME 2024 等数学基准上实现接近 R1 的表现。
Function Calling 与 JSON 支持
除原生推理能力的改进外，R1-0528 引入了结构化输出特性，使其能够与下游应用无缝集成。开发者如今可在软件流水线中将 DeepThink R1 作为“推理引擎”调用，获得包含明确“steps”字段的 JSON 格式响应，或直接触发外部函数。这扩展了模型的适用性，从需要上下文 API 调用的聊天机器人，到需要精确、机器可读输出的自动化数据分析流程。
DeepThink R1 与 DeepSeek V3 有何不同？
何时选择 R1 与 V3？
DeepSeek 维持两条并行产品线：
- DeepSeek-V3：面向日常问答、写作与翻译等通用任务，强调对话流畅性与多模态交互；
- DeepSeek-R1（DeepThink）：优化用于严格的推理任务，如数学解题、代码生成与复杂逻辑分析。
使用建议
- 用于日常对话与内容创作：优先选择 V3，因其自然友好的对话体验。
- 用于技术推理与编程：R1 更为合适，得益于其结构化的思考过程与精确性。
成本与性能的平衡
与 V3 相比，R1 的训练与部署成本更低。它使用现成的 Nvidia H800 GPU，而非昂贵的定制芯片，整体训练预算仅为 $5.6 million——远低于 OpenAI 或 Google 通常的数千万投入。R1 相对较低的推理需求也使其可在更小型的硬件平台上部署。
DeepThink R1 的关键用例是什么？
移动与基于网页的 AI 助手
DeepSeek 应用提供由 R1 驱动的助手，支持实时对话、问答与代码调试。用户可在 iOS 与 Android 设备上获得桌面级 AI 推理，且无需本地计算。
面向开发者集成的开放 API
通过 DeepSeek 的开放 API 平台，企业与开发者可将 R1 集成到自身产品中：
- 智能客服：以逻辑准确性处理复杂问题；
- 编码助手：智能生成与修复代码；
- 财务分析：执行多步计算与数据解读。
本地离线部署
为满足隐私与延迟需求，R1 通过 Ollama 工具链 支持本地部署，兼容 Windows、macOS（Apple Silicon）与 Linux。开发者可下载 R1-3B/7B/14B 版本并离线运行强大的 AI 推理。
结论
DeepThink R1 体现了以推理为核心的语言模型的快速演进——以远低于传统训练成本的代价提供具竞争力的性能，同时促进整个 AI 社区的开放协作。
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开发者可通过 CometAPI 访问最新的 deepseek API(文章发布日期截止)：DeepSeek R1 API（模型名称：deepseek-r1-0528）。开始使用前，可在 Playground 体验模型能力，并查阅 API guide 获取详细说明。访问前，请确保已登录 CometAPI 并获取 API key。CometAPI 提供远低于官方价格的方案，助你完成集成。