DeepSeek выпускает R1-0528: Что нового в последнем обновлении модели ИИ?

DeepSeekИскусственный интеллект

Хотя основная структура трансформера Mixture-of-Experts (MoE) с 671B параметрами остается неизменной по сравнению с оригинальным DeepSeek-R1, эта версия вводит целенаправленные улучшения благодаря расширенному тонкому обучению, циклам обучения с подкреплением и переработанным эвристикам вознаграждения.

Результат? Более четкая и надежная модель, которая демонстрирует впечатляющие достижения в критическом мышлении, программировании и математических тестах — без компромиссов с ее открытым исходным кодом. Давайте разберем основные улучшения, введенные в DeepSeek R1-0528, и почему они важны.

Что такое DeepSeek R1-0528?

DeepSeek R1-0528 является точно настроенной версией существующей модели DeepSeek-R1, оптимизированной за счет внутреннего уточнения, а не расширения масштаба.

Хотя он сохраняет ту же огромную архитектуру MoE на 671B и исходный обучающий корпус, выпуск сосредоточен науспехи в области обучения с подкреплением,обновленные функции вознаграждения, иусиленные стратегии выборки—все это создано для повышения уровня рассуждений и уменьшения галлюцинаций.

Это не новый класс модели; это высококачественная полировка уже проверенной модели.

Читать далее:Что такое DeepSeek AI? Китайский стартап, революционирующий пейзаж искусственного интеллекта.

DeepSeek Производительность Бенчмарки, Обновление Модели Размышлений ИИ

В нескольких стандартизированных тестах R1-0528 демонстрирует значительные улучшения:

• Точность : С 92.9% до93.4%
  
  
  
   
• GPQA-Алмазный pass@1: Подскочил с 71,5% до81.0%
  
  
  
   
• LiveCodeBench (кодирование): Выросло с 63.5% до73.3%
  
  
  
   
• AIME 2025 (математика): Увеличилось с 70.0% до87.5%
  
  
  
   
• “Последний Экзамен Человечества”: Производительность более чем удвоилась с 8,5% до17.7%
  
  
  
   

Эти изменения не являются косметическими — они отражают материальные улучшения в способности модели решать сложные, реальные задачи. Прыжок в результатах тестов по математике и логике сигнализирует о повышениимногошаговое рассуждение, задача, с которой все еще сталкиваются многие большие языковые модели.

Сниженные Галлюцинации ИИ, Надежность Модели DeepSeek

Основной проблемой в развертывании ИИ остается галлюцинация ложной информации. R1-0528 напрямую решает эту проблему с помощью обновленной настройки вывода и более консервативных параметров выборки, что приводит ксущественно более низкий уровень галлюцинаций.

Это делает последнюю модель DeepSeek более надежной для реального применения в корпоративной, академической и исследовательской сферах, где фактическая точность имеет решающее значение.

Читать далее:DeepSeek Примеры Использования: Исследование Передового ИИ и Его Реальные Приложения

DeepSeek против GPT-4, DeepSeek против Gemini 2.5

С этим релизом DeepSeek приближается к возможностям высококачественных проприетарных моделей, таких как GPT-4 (o3) от OpenAI и Gemini 2.5 Pro от Google.

Хотя это еще может не превосходить их в широких обобщениях, этосужает разрывзначительно в структурированных областях решения проблем, таких как математика, логические головоломки, бизнес-рассуждения и продвинутое программирование.

Важно отметить, что DeepSeek R1-0528 предлагает все это под
Лицензия MIT с открытым исходным кодом, сохраняя коммерческую полезность и позиционируя себя как одну из немногихвысокопроизводительные, свободно доступные альтернативыв пространстве крупных моделей.

Читать далее:DeepSeek R1: ИИ-модель, которая пошатнула доминирование NVIDIA

Развертывание, доступность и использование API

DeepSeek продолжает поддерживать прозрачный и удобный для разработчиков доступ:

• Модель веса: Свободно доступен на Hugging Face
  
  
  
   
• Веб и API доступ: Изменений в существующей ценовой политике API нет.
  
  
  
   
• Лимит токенов: Поддерживает до64K длина контекста
  
  
  
   
• Сэмплирование и настройка: Улучшенные параметры по умолчанию, особенно для детерминированных приложений
  
  
  
   
• Участие сообщества
  : Пользователям рекомендуется экспериментировать, сообщать о проблемах и вносить свои отзывы
  
  
  
   

Это делает R1-0528 не просто исследовательским артефактом, а развертываемым движком для стартапов, лабораторий и предприятий в области ИИ, стремящихся к масштабируемой ИИ-инфраструктуре без привязки к собственным технологиям.

Заключение

DeepSeek R1-0528 — это не переосмысление, а целевая эволюция, которая оправдывает себя в точности, надежности и практической компетенции.

Сохраняя стабильность архитектуры, но применяя целенаправленные улучшения в обучении, DeepSeek демонстрирует силу стратегического уточнения над грубой силой масштабирования.

С открытым доступом, проверенными с помощью бенчмарков достижениями и растущим равенством с закрытыми моделями технологических гигантов, R1-0528 является значительным шагом вперед для открытого источника ИИ.

Для разработчиков, исследователей и компаний, ищущих мощный движок рассуждений с разрешительной лицензией, последнее обновление DeepSeek является не просто конкурентоспособным — оно трансформирующее.

Читать далее об ИИ:

DeepSeek, OpenAI, Grok и модели чат-Искусственного Интеллекта Gemini: Битва ИИ за Будущее

DeepSeek R1 против ChatGPT: Как ИИ навсегда изменился

_{Сравнение DeepSeek R1 и DeepSeek V3: особенности, преимущества и области применения}

АрхАИ Торговый Конкурс: Открытие Потенциальных Наград через Экосистему Floki

Является ли Ruvi AI кросс-платформенной экосистемой? Полный анализ

Часто задаваемые вопросы

1. Что такое DeepSeek R1-0528?

DeepSeek R1-0528 является улучшенной версией оригинальной модели R1, обладающей улучшенными способностями к рассуждению и программированию благодаря усовершенствованиям в обучении с подкреплением, а не изменениям в архитектуре.

2. Как R1-0528 отличается от DeepSeek-R1?

Архитектура и набор данных остаются прежними, но R1-0528 включает дополнительную донастройку, улучшенные эвристики и новые стратегии вознаграждения для повышения точности и уменьшения числа галлюцинаций.

3. Является ли DeepSeek R1-0528 программным обеспечением с открытым исходным кодом?

Да, модель выпущена под лицензией MIT, позволяющей полное коммерческое использование. Веса доступны на Hugging Face, и к ней можно получить доступ через API.

4. Как DeepSeek сравнивается с GPT-4 и Gemini?

Хотя GPT-4 и Gemini сохраняют преимущество в общем производительности, R1-0528 значительно сокращает разрыв в таких областях, как математика, логика и программирование—что особенно примечательно для модели с открытым исходным кодом.

5. Могу ли я запустить R1-0528 локально?

Да, с предоставленной документацией и инструментами разработчики могут запускать DeepSeek R1-0528 локально, при условии, что у них есть достаточное оборудование для модели 671B MoE.