一次看似不起眼的小版本更新，卻讓國產(chǎn)大模型在編程和設(shè)計(jì)領(lǐng)域逼近全球頂尖水準(zhǔn)——小步快跑的迭代哲學(xué)正在重塑AI競爭規(guī)則。

2025年1月，DeepSeek R1的橫空出世觸發(fā)了全球AI格局的重新洗牌。這個(gè)由中國團(tuán)隊(duì)開發(fā)的模型以僅600萬美元的訓(xùn)練成本，實(shí)現(xiàn)了與OpenAI投入5億美元打造的o1模型相匹敵的性能。

更令人驚訝的是，在隨后幾個(gè)月里，DeepSeek沒有如預(yù)期般推出革命性的R2版本，而是通過一系列小版本迭代持續(xù)進(jìn)化。

今年5月28日上線的R1-0528版本，再次以一次“小升級”震動技術(shù)圈。新版本在編程能力上實(shí)現(xiàn)突破，能一次性生成728行代碼構(gòu)建出帶粒子效果的3D動畫應(yīng)用，其效果已與Anthropic的Claude 4并駕齊驅(qū)。

     小步迭代的得與失：優(yōu)化幻覺與有限的能力拓展

在R1-0528版本中，DeepSeek團(tuán)隊(duì)重點(diǎn)優(yōu)化了模型的核心痛點(diǎn)——幻覺問題。通過增強(qiáng)自我驗(yàn)證機(jī)制，模型在數(shù)學(xué)推理和事實(shí)性回答中的準(zhǔn)確率明顯提升。

一組對比測試顯示，在Extended NYT Connections基準(zhǔn)測試中，新版本的得分從原始R1的38.6躍升至49.8，漲幅近30%。

這種進(jìn)步源于DeepSeek創(chuàng)新的GRPO算法（組相對策略優(yōu)化）。與傳統(tǒng)PPO算法不同，GRPO通過組內(nèi)樣本對比動態(tài)調(diào)整策略，省去了獨(dú)立價(jià)值網(wǎng)絡(luò)，使內(nèi)存占用降低40%，訓(xùn)練效率提升2.3倍。

然而細(xì)察之下，此次升級并未帶來顛覆性能力突破。模型在多語言支持、多模態(tài)理解等關(guān)鍵領(lǐng)域進(jìn)展有限。當(dāng)用戶用德語提問時(shí)，模型仍需將其翻譯成中英文處理，導(dǎo)致響應(yīng)速度下降。

在復(fù)雜函數(shù)調(diào)用和角色扮演等場景，表現(xiàn)仍不及行業(yè)頂尖水平。業(yè)界期待的真正革新——如跨模態(tài)理解和復(fù)雜工具使用——仍需等待R2的到來。

      思維深度：是進(jìn)化還是過剩？

最顯著的變化發(fā)生在模型的思考方式上。R1-0528采用了更長的思維鏈，在解決復(fù)雜問題時(shí)展現(xiàn)出類似人類的逐步推理能力。

當(dāng)被要求“估算π/7”時(shí)，模型耗時(shí)148秒生成包含大量中間步驟的解答。其推理過程詳細(xì)展示了對泰勒級數(shù)展開、數(shù)值逼近等方法的考量，遠(yuǎn)超簡單問題所需。

這種深度思考模式是雙刃劍：

優(yōu)勢：在編程任務(wù)中，長思維鏈?zhǔn)鼓Ｐ湍茏晕壹m錯(cuò)。測試顯示，面對Zig語言開發(fā)任務(wù)時(shí)，模型能在出錯(cuò)后快速調(diào)整方案。

代價(jià)：響應(yīng)時(shí)間顯著延長。普通用戶面對“思考中”提示等待十余秒已成常態(tài)，在實(shí)時(shí)交互場景中體驗(yàn)不佳。

技術(shù)愛好者贊賞這種透明化的推理過程，認(rèn)為它增強(qiáng)結(jié)果的可信度。但普通用戶更關(guān)注效率——當(dāng)Claude能在3秒內(nèi)給出正確答案時(shí)，過長的思考鏈?zhǔn)欠裾嬲齽?chuàng)造用戶價(jià)值值得商榷。

中長篇寫作：結(jié)構(gòu)化的勝利

在內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域，R1-0528展現(xiàn)出質(zhì)的飛躍。與早期版本相比，其中長篇輸出實(shí)現(xiàn)了三重進(jìn)化：

結(jié)構(gòu)更嚴(yán)謹(jǐn)：回答采用“問題解析→分步推導(dǎo)→結(jié)論驗(yàn)證”的標(biāo)準(zhǔn)流程，邏輯清晰度顯著提升。信息更豐富：在歷史類問題中，模型能補(bǔ)充文化背景和爭議觀點(diǎn)，而不局限于簡單事實(shí)。表達(dá)更規(guī)范：通過RL訓(xùn)練中的格式獎勵機(jī)制，模型輸出中的中英文混雜問題基本解決。

       速度之困：深度思考的代價(jià)

性能提升的最大代價(jià)是響應(yīng)速度。多個(gè)實(shí)測場景暴露了這一瓶頸：

●解答高考數(shù)學(xué)壓軸題耗時(shí)83秒

●應(yīng)對AIME競賽真題需213秒

●處理少樣本提示（Few-Shot Prompt）比非推理模型慢7倍

速度瓶頸部分源于工程選擇。為保持低成本優(yōu)勢，DeepSeek堅(jiān)持使用MoE架構(gòu)（專家混合模型），每次推理僅激活370億參數(shù)（總量6710億）。

這種“省電模式”限制了并行計(jì)算效率。

在API服務(wù)場景，速度問題被性價(jià)比緩解：新版本保持輸入0.55美元/百萬token、輸出2.19美元/百萬token的定價(jià)，僅為OpenAI o1價(jià)格的3.7%。但當(dāng)企業(yè)需要實(shí)時(shí)交互時(shí)，這一短板依然明顯。

      小步快跑：AI產(chǎn)品迭代新范式

DeepSeek此次采用的策略，標(biāo)志AI產(chǎn)品開發(fā)模式的轉(zhuǎn)變。與追求顛覆性突破的“大版本”思維不同，小步快跑模式展現(xiàn)出獨(dú)特優(yōu)勢：

風(fēng)險(xiǎn)可控：每次迭代聚焦特定能力提升（如本次的編程與設(shè)計(jì)），避免全面重構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)。用戶導(dǎo)向：快速響應(yīng)社區(qū)反饋，如針對開發(fā)者需求強(qiáng)化three.js框架支持。生態(tài)友好：MIT開源許可使企業(yè)可即時(shí)集成新版本，蒸餾模型讓普通顯卡也能運(yùn)行70B參數(shù)模型。

這種模式有效破解“杰文斯悖論”：當(dāng)技術(shù)進(jìn)步降低算力成本時(shí)，反而激發(fā)更大需求。R1-0528上線后，其API調(diào)用量激增導(dǎo)致服務(wù)短暫中斷，正是這一現(xiàn)象的生動體現(xiàn)。

小版本迭代的累積效應(yīng)不可小覷。經(jīng)過數(shù)次更新，R1的編程能力已從年初的Codeforces 1890 ELO提升至2029，超越96%人類選手。

前端設(shè)計(jì)質(zhì)量更達(dá)到專業(yè)設(shè)計(jì)師才能分辨差異的水準(zhǔn)。

業(yè)界目光已投向DeepSeek R2。當(dāng)小步迭代已能在編程和設(shè)計(jì)領(lǐng)域比肩Claude 4，真正的下一代架構(gòu)革新或?qū)⒅匦露�義國產(chǎn)AI的天花板。

       原文標(biāo)題 : DeepSeek R1小步快跑，中國AI迎來高光時(shí)刻