DeepSeek R1模型升级：推理编程大跃进，直追谷歌Claude

DeepSeek R1模型更新，推理和编程能力显著提升，响应质量优化，采用稀疏MoE架构，长上下文支持，强化学习驱动，展现中国AI实力与用户体验重要性。

• DeepSeek R1 模型 5 月 28 日迎来更新！ 官方称“小型试验性升级”，用户已可试用。
• 推理能力显著增强！ 用户反馈，复杂问题处理的思维链 (CoT) 结构化推理更明显，甚至有用户觉得像谷歌模型一样，写作质量和风格更深思熟虑。
• 编程性能“强力提升”！ 代码连贯性更好、输出更清晰，有人将其代码生成能力与 Claude 3.7 比较。 能构建简单的交互式视频游戏，并用 Python 运行。 还能转换成 HTML5，直接在浏览器中运行，无需配置环境！
• 响应质量和格式也有改进！
• 小缺点： 响应时间变慢，但很多人认为为了更准确的结果，值得！
• 模型参数： 总参数高达 671B，推理过程中激活 37B 参数，采用稀疏的混合专家 (MoE) 架构，支持 163840 个 token 的上下文长度。
• 背景： DeepSeek R1 之前就以低成本、高性能著称，甚至让苹果 CEO 库克点赞。
• 国内竞争激烈： 阿里发布通义千问 3.0，百度推出文心大模型 4.5 和文心一言 X1。
• DeepSeek 的秘诀： 采用强化学习 (RL) 方法，不依赖大量监督微调 (SFT)，就能提升推理性能。
• 意义： DeepSeek 在持续改进模型能力，是中国 AI 公司在全球 AI 竞赛中快速追赶的体现。
• 引发讨论： 评估模型不能只看基准测试，用户实际体验也很重要！