前言

AI模型卷進深水區：DeepSeek-R1-0528，不再追趕，而是在逼近上限，國產大模型的升級節奏，比我們預想得更兇猛。

就在大家都以為DeepSeek R1只是一個中規中矩的技術形象時，0528小版本的悄然放出，卻展現了一個明顯不同的走向。

這次它不是拼速度，而是重推理、講深度，在復雜任務中硬啃思維鏈條，釋放出國產模型真正有望沖擊國際頂尖梯隊的信號。

我們得先明確一點：DeepSeek-R1-0528不是換底座，它還是那個DeepSeek V3 Base，只是這次它在后訓練階段砸下了更大的算力籌碼，代價是昂貴的，但回報也實實在在。

在AIME 2025數學推理測試中，新版準確率從70%躍升至87.5%，這個成績背后的深意絕不能被表面數字所掩蓋——它代表了國產模型第一次在極其嚴苛的邏輯任務中“站穩了腳”。

更有趣的是，它不是靠“猜得準”，而是實打實把平均解題token長度從12K提升到了23K。

這幾乎等于思維深度翻了一倍，意味著模型在每一道題目上的“思考”都更加細致，邏輯鏈條更長，也更少“跳步”。

這背后不僅是算力的投入，更是訓練邏輯的優化成果——DeepSeek沒有簡單堆砌模型參數，而是圍繞“推理路徑”做了大量系統性的調整，尤其是對幻覺率、結構寫作、工具調用等方面的多維調優。

說到幻覺，這是很多中文大模型目前還無法根治的“老毛病”。

但0528版的R1對幻覺率的抑制已經達到了45%-50%，在資訊改寫、摘要總結等場景中，能顯著減少不靠譜內容。

這點對內容從業者來說是重大利好——你終于可以更大膽地用模型來協助寫作而不怕“瞎編”。

但這次升級最讓我感興趣的，并不是R1模型本身，而是DeepSeek把這個思維鏈條提取出來，蒸餾進了另一個8B模型——DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B。

我們知道，小模型能不能“學會思考”一直是業內懸而未解的問題。DeepSeek的做法是，把R1的“思維軌跡”作為訓練目標，遷移給Qwen3-8B。

這波操作讓后者在AIME 2024中表現直逼23B的Qwen3-235B，而本身只有8B體積，這說明什么？說明小模型“不是不能思考”，只是它們以前沒有受過“深度思考的熏陶”。

可以預見，這種思維鏈條的“知識遷移”在未來會成為訓練輕量模型的標配，既省資源，又提高了智能密度。

從更高的視角看，DeepSeek-R1-0528代表著國產模型向“解釋型AI”邁出關鍵一步。它不是一個黑箱輸出工具，而是在努力讓用戶“看見”它的邏輯過程。

新版API支持Function Calling和Json Output，同時max_tokens也終于從“輸出長度限制”進化成“全流程長度上限”的定義。這些改變看似細節，卻意味著模型服務正逐步從“結果導向”向“過程透明”過渡。

重點來了，官方提供的上下文依舊為64K，但R1-0528的開源版本上下文長度已經擴展到128K。

這對需要處理復雜長文檔、多輪上下文的任務極具吸引力，也說明DeepSeek開始在“模型體驗”層面與國際大廠看齊。

我們得承認，在高端模型上，DeepSeek還未完全與o3、Claude 4并肩；但它的某些指標、特別是在數學和工具調用的表現上，已經實現局部追平。

它沒有造出新“巨獸”，卻用一次小版本，把國產模型的“推理極限”往前推進了一大截。

結語：

DeepSeek-R1-0528的意義，可能不會立刻顯現。

但當我們回顧這段AI演進歷史時，也許會發現，正是這種一次次“內功優化式”的小步升級，才構成了國產模型逐步拉近世界第一梯隊的階梯。

不是每次迭代都需要重做地基，關鍵是你有沒有能力讓舊體系里生出新火花。