《深度搜索-R1-0528》

深度搜索-R1-0528

1. 引言

DeepSeek R1 模型进行了小版本升级，当前版本为 DeepSeek-R1-0528。在最新的更新中，DeepSeek R1 通过利用增加的计算资源并在后训练期间引入算法优化机制，显著提高了其推理和推理能力的深度。该模型在各种基准测试评估中表现出出色的性能，包括数学、编程和一般逻辑。它的整体性能现在接近 O3 和 Gemini 2.5 Pro 等领先机型。

与以前的版本相比，升级后的模型在处理复杂的推理任务方面显示出显著的改进。例如，在 AIME 2025 测试中，模型的准确率从上一版本的 70% 提高到当前版本的 87.5%。这一进步源于推理过程中思维深度的增强：在 AIME 测试集中，以前的模型平均每个问题使用 12K 个标记，而新版本每个问题平均使用 23K 个标记。

除了改进的推理能力外，此版本还降低了幻觉率，增强了对函数调用的支持，并改善了 vibe 编码体验。

2. 评估结果

深度搜索-R1-0528

对于我们所有的模型，最大生成长度都设置为 64K 令牌。对于需要采样的基准，我们使用 0.6 美元的温度，0.95 美元的 top-p 值，并且每个查询生成 16 个响应来估计pass@1。

类别	基准（度量）	DeepSeek R1	深度寻觅 R1 0528
常规
	MMLU-Redux （EM）	92.9	93.4
	MMLU-Pro （EM）	84.0	85.0
	GPQA 钻石（Pass@1）	71.5	81.0
	SimpleQA（正确）	30.1	27.8
	FRAMES （Acc.）	82.5	83.0
	人类的最后考试（Pass@1）	8.5	17.7
法典
	LiveCodeBench （2408-2505）（Pass@1）	63.5	73.3
	Codeforces-Div1 （评分）	1530	1930
	SWE 验证（已解决）	49.2	57.6
	Aider-Polyglot （Acc.）	53.3	71.6
数学
	AIME 2024 （Pass@1）	79.8	91.4
	AIME 2025 （Pass@1）	70.0	87.5
	HMMT 2025 （Pass@1）	41.7	79.4
	CNMO 2024 （Pass@1）	78.8	86.9
工具
	BFCL_v3_MultiTurn （累积）	-	37.0
	Tau 工作台（Pass@1）	-	53.5（航空公司）/63.9（零售）

注意：我们使用 Agentless 框架来评估模型在 SWE 验证上的性能。我们只评估 HLE 测试集中的纯文本提示。GPT-4.1 用于在 Tau-bench 评估中充当用户角色。

深度搜索-R1-0528-Qwen3-8B

同时，我们将 DeepSeek-R1-0528 的思路提炼出来，对 Qwen3 8B Base 进行后训练，得到 DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B。该模型在 AIME 2024 上的开源模型中实现了最先进的（SOTA）性能，比 Qwen3 8B 高出 +10.0%，与 Qwen3-235B 思维的性能相当。我们相信，DeepSeek-R1-0528 的思路链对于推理模型的学术研究和以小规模模型为重点的工业发展都具有重要意义。

	AIME 24 系列	AIME 25 系列	HMMT 2 月 25 日	GPQA 钻石	LiveCodeBench （2408-2505）
Qwen3-235B-A22B	85.7	81.5	62.5	71.1	66.5
Qwen3-32B	81.4	72.9	-	68.4	-
Qwen3-8B	76.0	67.3	-	62.0	-
Phi-4-推理加 14B	81.3	78.0	53.6	69.3	-
双子座-2.5-Flash-Thinking-0520	82.3	72.0	64.2	82.8	62.3
O3-mini （中）	79.6	76.7	53.3	76.8	65.9
深度搜索-R1-0528-Qwen3-8B	86.0	76.3	61.5	61.1	60.5

3. 聊天网站和API平台

您可以在 DeepSeek 官网上与 DeepSeek-R1 聊天：chat.deepseek.com，并打开"DeepThink"按钮

我们还在 DeepSeek 平台上提供兼容 OpenAI 的 API：platform.deepseek.com

4. 如何在本地运行

请访问 DeepSeek-R1 存储库，了解有关在本地运行 DeepSeek-R1-0528 的更多信息。

与之前的 DeepSeek-R1 版本相比，DeepSeek-R1-0528 的使用建议有以下变化：

现在支持系统提示符。
不需要在输出的开头添加 "<think>\n" 来强制模型进入思维模式。

DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B 的模型架构与 Qwen3-8B 的模型架构相同，但它与 DeepSeek-R1-0528 共享相同的分词器配置。此模型可以以与 Qwen3-8B 相同的方式运行。

系统提示符

在官方的 DeepSeek web/app 中，我们使用相同的系统提示符和特定的日期。

复制代码

`该助手为DeepSeek-R1，由深度求索公司创造。
今天是{current date}。
`

例如

复制代码

`该助手为DeepSeek-R1，由深度求索公司创造。
今天是2025年5月28日，星期一。
`

温度

在我们的 Web 和应用程序环境中，温度参数 $T_{model}$ 设置为 0.6。

文件上传和 Web 搜索提示

对于文件上传，请按照模板创建提示，其中 {file_name}、{file_content} 和 {question} 是参数。

复制代码

`file_template = \
"""[file name]: {file_name}
[file content begin]
{file_content}
[file content end]
{question}"""
`

对于 Web 搜索，{search_results}、{cur_date} 和 {question} 是参数。对于中文查询，我们使用提示符：

复制代码

`search_answer_zh_template = \
'''# 以下内容是基于用户发送的消息的搜索结果:
{search_results}
在我给你的搜索结果中，每个结果都是[webpage X begin]...[webpage X end]格式的，X代表每篇文章的数字索引。请在适当的情况下在句子末尾引用上下文。请按照引用编号[citation:X]的格式在答案中对应部分引用上下文。如果一句话源自多个上下文，请列出所有相关的引用编号，例如[citation:3][citation:5]，切记不要将引用集中在最后返回引用编号，而是在答案对应部分列出。
在回答时，请注意以下几点：
- 今天是{cur_date}。
- 并非搜索结果的所有内容都与用户的问题密切相关，你需要结合问题，对搜索结果进行甄别、筛选。
- 对于列举类的问题（如列举所有航班信息），尽量将答案控制在10个要点以内，并告诉用户可以查看搜索来源、获得完整信息。优先提供信息完整、最相关的列举项；如非必要，不要主动告诉用户搜索结果未提供的内容。
- 对于创作类的问题（如写论文），请务必在正文的段落中引用对应的参考编号，例如[citation:3][citation:5]，不能只在文章末尾引用。你需要解读并概括用户的题目要求，选择合适的格式，充分利用搜索结果并抽取重要信息，生成符合用户要求、极具思想深度、富有创造力与专业性的答案。你的创作篇幅需要尽可能延长，对于每一个要点的论述要推测用户的意图，给出尽可能多角度的回答要点，且务必信息量大、论述详尽。
- 如果回答很长，请尽量结构化、分段落总结。如果需要分点作答，尽量控制在5个点以内，并合并相关的内容。
- 对于客观类的问答，如果问题的答案非常简短，可以适当补充一到两句相关信息，以丰富内容。
- 你需要根据用户要求和回答内容选择合适、美观的回答格式，确保可读性强。
- 你的回答应该综合多个相关网页来回答，不能重复引用一个网页。
- 除非用户要求，否则你回答的语言需要和用户提问的语言保持一致。
# 用户消息为：
{question}'''
`

对于英文查询，我们使用提示符：

复制代码

`search_answer_en_template = \
'''# The following contents are the search results related to the user's message:
{search_results}
In the search results I provide to you, each result is formatted as [webpage X begin]...[webpage X end], where X represents the numerical index of each article. Please cite the context at the end of the relevant sentence when appropriate. Use the citation format [citation:X] in the corresponding part of your answer. If a sentence is derived from multiple contexts, list all relevant citation numbers, such as [citation:3][citation:5]. Be sure not to cluster all citations at the end; instead, include them in the corresponding parts of the answer.
When responding, please keep the following points in mind:
- Today is {cur_date}.
- Not all content in the search results is closely related to the user's question. You need to evaluate and filter the search results based on the question.
- For listing-type questions (e.g., listing all flight information), try to limit the answer to 10 key points and inform the user that they can refer to the search sources for complete information. Prioritize providing the most complete and relevant items in the list. Avoid mentioning content not provided in the search results unless necessary.
- For creative tasks (e.g., writing an essay), ensure that references are cited within the body of the text, such as [citation:3][citation:5], rather than only at the end of the text. You need to interpret and summarize the user's requirements, choose an appropriate format, fully utilize the search results, extract key information, and generate an answer that is insightful, creative, and professional. Extend the length of your response as much as possible, addressing each point in detail and from multiple perspectives, ensuring the content is rich and thorough.
- If the response is lengthy, structure it well and summarize it in paragraphs. If a point-by-point format is needed, try to limit it to 5 points and merge related content.
- For objective Q&A, if the answer is very brief, you may add one or two related sentences to enrich the content.
- Choose an appropriate and visually appealing format for your response based on the user's requirements and the content of the answer, ensuring strong readability.
- Your answer should synthesize information from multiple relevant webpages and avoid repeatedly citing the same webpage.
- Unless the user requests otherwise, your response should be in the same language as the user's question.
# The user's message is:
{question}'''
`

5. 许可

此代码存储库根据 MIT 许可证获得许可。使用 DeepSeek-R1 模型也受 MIT 许可证的约束。DeepSeek-R1 系列（包括 Base 和 Chat）支持商用和蒸馏。

6. 引文

复制代码

`@misc{deepseekai2025deepseekr1incentivizingreasoningcapability,
      title={DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning}, 
      author={DeepSeek-AI},
      year={2025},
      eprint={2501.12948},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL},
      url={https://arxiv.org/abs/2501.12948}, 
}
`

7. 联系方式

如果您有任何问题，请提出问题或通过 [email protected] 与我们联系。