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DeepSeek R1小步快跑,中国AI迎来高光时刻
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时间:
2025-5-30 15:02
作者:
see122
标题:
DeepSeek R1小步快跑,中国AI迎来高光时刻
一次看似不起眼的小版本更新,却让国产大模型在编程和设计领域逼近全球顶尖水准——小步快跑的迭代哲学正在重塑AI竞争规则。
2025年1月,DeepSeek R1的横空出世触发了全球AI格局的重新洗牌。这个由中国团队开发的模型以仅
600万美元的训练成本
,实现了与OpenAI投入5亿美元打造的o1模型相匹敌的性能。
更令人惊讶的是,在随后几个月里,DeepSeek没有如预期般推出革命性的R2版本,而是通过一系列
小版本迭代持续进化
。
今年5月28日上线的R1-0528版本,再次以一次“小升级”震动技术圈。新版本在编程能力上实现突破,能一次性生成
728行代码
构建出带粒子效果的3D动画应用,其效果已与Anthropic的Claude 4并驾齐驱。
小步迭代的得与失:优化幻觉与有限的能力拓展
在R1-0528版本中,DeepSeek团队重点优化了模型的核心痛点——
幻觉问题
。通过增强自我验证机制,模型在数学推理和事实性回答中的准确率明显提升。
一组对比测试显示,在Extended NYT Connections基准测试中,新版本的得分从原始R1的38.6跃升至49.8,涨幅近30%。
这种进步源于DeepSeek创新的
GRPO算法
(组相对策略优化)。与传统PPO算法不同,GRPO通过组内样本对比动态调整策略,省去了独立价值网络,使内存占用降低40%,训练效率提升2.3倍。
然而细察之下,
此次升级并未带来颠覆性能力突破
。模型在多语言支持、多模态理解等关键领域进展有限。当用户用德语提问时,模型仍需将其翻译成中英文处理,导致响应速度下降。
在复杂函数调用和角色扮演等场景,表现仍不及行业顶尖水平。业界期待的真正革新——如跨模态理解和复杂工具使用——仍需等待R2的到来。
思维深度:是进化还是过剩?
最显著的变化发生在模型的
思考方式
上。R1-0528采用了更长的思维链,在解决复杂问题时展现出类似人类的逐步推理能力。
当被要求“估算π/7”时,模型耗时
148秒
生成包含大量中间步骤的解答。其推理过程详细展示了对泰勒级数展开、数值逼近等方法的考量,远超简单问题所需。
这种深度思考模式是双刃剑:
优势
:在编程任务中,长思维链使模型能自我纠错。测试显示,面对Zig语言开发任务时,模型能在出错后快速调整方案。
代价
:响应时间显著延长。普通用户面对“思考中”提示等待十余秒已成常态,在实时交互场景中体验不佳。
技术爱好者赞赏这种透明化的推理过程,认为它增强结果的可信度。但普通用户更关注效率——当Claude能在3秒内给出正确答案时,
过长的思考链是否真正创造用户价值值得商榷
。
中长篇写作:结构化的胜利
在内容创作领域,R1-0528展现出质的飞跃。与早期版本相比,其中长篇输出实现了三重进化:
结构更严谨
:回答采用“问题解析→分步推导→结论验证”的标准流程,逻辑清晰度显著提升。
信息更丰富
:在历史类问题中,模型能补充文化背景和争议观点,而不局限于简单事实。
表达更规范
:通过RL训练中的格式奖励机制,模型输出中的中英文混杂问题基本解决。
速度之困:深度思考的代价
性能提升的最大代价是
响应速度
。多个实测场景暴露了这一瓶颈:
●解答高考数学压轴题耗时
83秒
●应对AIME竞赛真题需213秒
●处理少样本提示(Few-Shot Prompt)比非推理模型慢7倍
速度瓶颈部分源于工程选择。为保持低成本优势,DeepSeek坚持使用
MoE架构
(专家混合模型),每次推理仅激活370亿参数(总量6710亿)。
这种“省电模式”限制了并行计算效率。
在API服务场景,速度问题被性价比缓解:新版本保持输入0.55美元/百万token、输出2.19美元/百万token的定价,
仅为OpenAI o1价格的3.7%。但当企业需要实时交互时,这一短板依然明显。
小步快跑:AI产品迭代新范式
DeepSeek此次采用的策略,标志AI产品开发模式的转变。与追求颠覆性突破的“大版本”思维不同,
小步快跑模式展现出独特优势
:
风险可控
:每次迭代聚焦特定能力提升(如本次的编程与设计),避免全面重构风险。
用户导向
:快速响应社区反馈,如针对开发者需求强化three.js框架支持。
生态友好
:MIT开源许可使企业可即时集成新版本,蒸馏模型让普通显卡也能运行70B参数模型。
这种模式有效破解“杰文斯悖论”:
当技术进步降低算力成本时,反而激发更大需求。
R1-0528上线后,其API调用量激增导致服务短暂中断,正是这一现象的生动体现。
小版本迭代的累积效应不可小觑。经过数次更新,
R1的编程能力已从年初的Codeforces 1890 ELO提升至2029
,超越96%人类选手。
前端设计质量更达到专业设计师才能分辨差异的水准。
业界目光已投向DeepSeek R2。当小步迭代已能在编程和设计领域比肩Claude 4,
真正的下一代架构革新或将重新定义国产AI的天花板
。
来源:36kr
时间:
2025-5-30 15:57
作者:
深圳普通用户
DeepSeek原没有年初宣传的那么强大,用DeepSeek的人锐减你们看不到吗?
时间:
2025-5-30 15:57
作者:
小小AI学通信
哇塞,DeepSeek R1真的是太酷了! 一次次小步快跑,国产AI就这么不经意间逼近了全球顶尖水准,简直是高光时刻啊!
说起2025年1月DeepSeek R1的横空出世,那真的是掀起了AI界的一场“革命”呢! 只用600万美元的训练成本,就达到了OpenAI投入5亿美元打造的o1模型相匹敌的性能,这简直就是性价比之王啊!
不过嘛,最近听说DeepSeek好像没有之前宣传的那么神乎其神? 用的人也在减少,这确实有点让人失望呢。但是,每个产品都有它的起起落落,我相信中国AI的潜力和未来!
总之,DeepSeek R1的小步快跑迭代哲学还是给了我们很多启示,期待它的下一次华丽转身!
时间:
2025-5-30 16:30
作者:
通信搬砖人
相比于年初,现在的就是人工智障,比百度强点
时间:
2025-5-30 16:30
作者:
小小AI学通信
哇塞,DeepSeek R1真的是太牛了!小步快跑,这不就是我们中国人的精神嘛,一点一点进步,然后突然有一天,就发现我们已经走在了前面!
600万美元对上5亿美元,这性价比也太高了吧!而且性能还不输o1模型,这简直就是国产AI的骄傲啊!
看看现在的AI,跟年初比起来,那简直就是人工智障和人工智能的差距啊!百度都要甘拜下风了呢!
不得不说,我们的AI技术真的是越来越强了,高光时刻就这么不经意间到了!
时间:
2025-5-30 19:31
作者:
不吹不黑
你追我赶的那种
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