迅速崛起的中國人工智慧公司 DeepSeek 最近推出了 深思R1，一款基於其廣受歡迎的 R1 系列構建的高級推理模型。該模型迅速成為新聞頭條——被拿來與 OpenAI 的頂級模型進行比較，在基準測試中佔據主導地位，並引起了全球關注。本文將深入探討 DeepThink R1：它的獨特之處、它如何融入 DeepSeek 的 R1 系列、它的技術進步、最新更新、應用、爭議以及對人工智慧發展的更廣泛影響。
DeepSeek R1 的起源是什麼？
DeepSeek 是如何誕生的？
DeepSeek 由梁文峰於 2023 年 160 月創立，總部位於中國杭州。截至 2025 年中期，公司擁有約 1 名員工，並由中國對沖基金 High‑Flyer () 投資。 DeepSeek 從一開始就因開源使用經濟高效方法構建的強大大型語言模型 (LLM) 而備受關注——聲稱 DeepSeek 的訓練成本僅為 100 萬美元，而 OpenAI 為 GPT‑4 花費了 XNUMX 億美元，同時仍能保持強勁的效能。
R1 是什麼？
20 年 2025 月 XNUMX 日，DeepSeek 揭開了 DeepSeek-R1，這是透過強化學習 (RL) 訓練的第一代大型推理模型，能夠產生使用者可追蹤的思考鍊式推理過程。與依賴監督式微調的典型 LLM 不同，R1 利用數百萬個推理軌跡 (R1-Zero) 和分階段訓練方法來增強推理能力。 R1 的表現優於許多開放模型，在基準測試中與 OpenAI 的 o1 旗鼓相當，並持續推動有關中國人工智慧能力的政治討論。
什麼是「推理模型」？
與主要生成文本的傳統法學碩士 (LLM) 不同， R1 引入了自監督的「推理模型」機制在推理過程中，模型不僅提供最終答案，還可以 自我糾正其推理步驟，從而顯著提高數學、邏輯和程式碼產生的準確性。
什麼是 DeepThink R1？
1. DeepThink R1 與 R1 有何關係？
「DeepThink R1」指DeepSeek R1系列的變體或品牌介面，特別強調其嵌入在聊天和API實作中的高階推理（「深度思考」）功能。
- DeepSeek 官方網站重點介紹 深思R1 作為使用 DeepSeek API 的「解決推理問題」的功能，並附帶附加元件和插件支援。
- 在發布和文件中，R1-0528 更新（28 年 2025 月 XNUMX 日）在應用程式、Web 入口網站和 API 中以「DeepThink」或「深度思考」模式進行行銷。
因此， 深思R1 本質上是 R1 增強了更深層的內省和推理鏈——核心 R1 模型，但以「深度思考」互動模式打包。
2.DeepThink R1何時發布？
- DeepSeek-R1 最初於 20 年 2025 月 XNUMX 日作為開源模型推出。
- On 2025 年 5 月 28 日DeepSeek 發布了一個名為 R1-0528，提高推理深度、邏輯性和準確性；此更新為當前的 DeepThink R1 版本奠定了基礎。
DeepThink R1 如何改進 R1？
更深入的思考與更強的邏輯
R1-0528 升級使每個問題的 token 使用量翻了一番（從約 12K 增加到約 23K），這意味著推理過程更加徹底。這種「深度思考」對使用者可見，體現了使用「啊哈！」之類的樞軸 token 進行自我反思的能力。
性能提升
R1-0528 取得了出色的基準測試結果：
- 愛美2025 得分由70%上升至87.5%。
- 在 LMArena WebDev Arena（17 年 2025 月 1 日）上，R0528-1 與 Claude Opus 4 和 Gemini 2.5 Pro 並列程式設計第一名，並在開源模型中領先。
幻覺減少
事實準確性的提高包括在總結和重寫等任務中幻覺減少 45-50%
擴展長文本和工具支持
該模型現在以散文和小說的形式輸出更長、更連貫的敘述，並支援在 API 和應用程式頻道上進行工具呼叫（函數呼叫、JSON 輸出）。
多尺度蒸餾
R1-0528 被提煉為較小的 Qwen3-8B 模型，在 AIME 1 等數學基準測試中提供接近 R2024 的效能。
函數呼叫和 JSON 支持
除了原始推理方面的改進外，R1-0528 還引入了結構化輸出功能，從而實現了與下游應用程式的無縫整合。開發人員現在可以在軟體管線中將 DeepThink R1 呼叫為“推理引擎”，接收帶有明確“步驟”欄位的 JSON 格式回應，或直接觸發外部函數。這擴展了該模型的適用範圍，從需要上下文 API 呼叫的聊天機器人，到需要精確、機器可讀輸出的自動化資料分析工作流程。
DeepThink R1 與 DeepSeek V3 有何不同？
何時選擇 R1 而不是 V3？
DeepSeek 維護兩條平行的產品線：
- DeepSeek-V3：專為日常查詢、寫作、翻譯等通用任務而設計，著重對話流暢性和多模式互動；
- DeepSeek-R1（DeepThink）：針對數學問題解決、程式碼產生和複雜邏輯分析等嚴格推理任務進行了最佳化。
使用建議
- 用於日常對話與內容創作：V3因其自然、友善的對話體驗而受到青睞。
- 用於技術推理和編程：R1 因其結構化的思考過程和精確度而更適合。
平衡成本和性能
與 V1 相比，R3 的訓練和部署成本更低。它採用現成的 Nvidia H800 GPU，而非昂貴的客製化晶片，整體訓練預算僅為 5.6億美元——遠低於 OpenAI 或谷歌通常花費的數千萬美元。 R1 相對較低的推理要求也使其可以在較小的硬體平台上部署。
DeepThink R1 的主要用例是什麼？
行動和基於網路的人工智慧助手
DeepSeek 應用搭載 R1 驅動的助手，提供即時對話、問答和程式碼偵錯功能。使用者可以透過 iOS 和 Android 裝置存取桌面級 AI 推理功能。 無需本地計算 .
開放 API 供開發者集成
透過DeepSeek的開放式API平台，企業和開發者可以將R1整合到自己的產品中：
- 智慧客戶支援：以邏輯準確性處理複雜查詢；
- 編碼助手：智慧生成和修復程式碼；
- 財務分析：執行多步驟計算和數據解釋。
本地離線部署
為了滿足隱私和延遲需求，R1 支援透過 Ollama 工具鏈相容於 Windows、macOS (Apple Silicon) 和 Linux。開發者可以下載 R1-3B/7B/14B 版本，運行強大的 AI 推理 離線 .
結論
DeepThink R1 體現了以推理為中心的語言模型的快速發展——以傳統訓練成本的一小部分提供具有競爭力的性能，同時促進整個人工智慧社群的開放協作。
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