DeepSeek เปิดตัว R1-0528: มีอะไรใหม่ในอัปเดตโมเดล AI ล่าสุด?

DeepSeekAIhas unveiled R1-0528, การปรับปรุงล่าสุดของโมเดลการให้เหตุผลชั้นนำของตน ซึ่งถือเป็นการพัฒนาอย่างมีนัยสำคัญในด้านประสิทธิภาพมากกว่าการเปลี่ยนแปลงทางสถาปัตยกรรมที่พื้นฐาน.

ในขณะที่โครงสร้าง Mixture-of-Experts (MoE) Transformer ที่ใช้พารามิเตอร์ 671B ยังคงไม่เปลี่ยนแปลงจาก DeepSeek-R1 รุ่นดั้งเดิม แต่รุ่นนี้ได้นำเสนอการปรับปรุงที่มุ่งเป้าไปที่การปรับแต่งที่ยาวนานขึ้น วงจรการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง และกลยุทธ์รางวัลที่ออกแบบใหม่

ผลลัพธ์คืออะไร? โมเดลที่คมชัดและเชื่อถือได้มากขึ้น ซึ่งมอบผลลัพธ์ที่น่าประทับใจในด้านการคิดอย่างมีวิจารณญาณ การเขียนโค้ด และเกณฑ์การทดสอบทางคณิตศาสตร์—โดยไม่ทำให้ปรัชญาโอเพนซอร์สของมันเสียหาย มาทำการวิเคราะห์การปรับปรุงหลักที่นำมาใช้ใน DeepSeek R1-0528 และทำไมมันถึงสำคัญ

DeepSeek R1-0528 คืออะไร?

DeepSeek R1-0528 เป็นรุ่นที่ปรับแต่งอย่างแม่นยำจากโมเดล DeepSeek-R1 ที่มีอยู่ โดยได้รับการปรับแต่งให้เหมาะสมผ่านการปรับปรุงภายใน แทนที่จะขยายขนาดออกไป

ขณะที่มันยังคงสถาปัตยกรรม MoE ขนาดใหญ่ 671B และชุดข้อมูลการฝึกอบรมเดิม การปล่อยตัวมีจุดศูนย์กลางที่

มันไม่ใช่คลาสโมเดลใหม่; มันคือการปรับแต่งความละเอียดสูงของสิ่งที่พิสูจน์แล้วว่ามีความสามารถอยู่แล้ว

อ่านเพิ่มเติม:DeepSeek AI คืออะไร? สตาร์ทอัพจากจีนที่กำลังเปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์ของ AI

DeepSeek Performance Benchmarks, AI Model Reasoning Upgrade

ผ่านการทดสอบมาตรฐานหลายรายการ R1-0528 แสดงให้เห็นถึงการปรับปรุงที่น่าทึ่ง:

• ความแม่นยำของ MMLU-Redux: เพิ่มขึ้นจาก 92.9% เป็น93.4%
  
  
  
   
• GPQA-เพชร pass@1: กระโดดจาก 71.5% ไปยัง81.0%
  
  
  
   
• LiveCodeBench (การเขียนโค้ด): ดอกกุหลาบจาก 63.5% ไปยัง73.3%
  
  
  
   
• AIME 2025 (คณิตศาสตร์): เพิ่มขึ้นจาก 70.0% เป็น87.5%
  
  
  
   
• “การสอบครั้งสุดท้ายของมนุษยชาติ”: ประสิทธิภาพเพิ่มขึ้นมากกว่าพันจาก 8.5% เป็น17.7%
  
  
  
   

นี่ไม่ใช่การปรับปรุงในด้านความสวยงาม—มันสะท้อนถึงการพัฒนาทางวัตถุในความสามารถของโมเดลในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนในโลกจริง คะแนนที่เพิ่มขึ้นในผลการทดสอบคณิตศาสตร์และตรรกะบ่งบอกถึงการปรับปรุงที่ดีขึ้นการให้เหตุผลหลายขั้นตอน, เป็นความท้าทายที่โมเดลภาษาขนาดใหญ่หลายรุ่นยังคงประสบปัญหาอยู่

ลดอาการหลอกหลอน AI, ความเชื่อถือได้ของโมเดล DeepSeek

จุดเจ็บปวดหลักในการนำ AI ไปใช้งานยังคงเป็นการเกิดภาพลวงตาของข้อมูลที่ผิดพลาด R1-0528 ตอบโจทย์นี้โดยตรงด้วยการปรับแต่งการอนุมานที่อัปเดตและการตั้งค่าการสุ่มที่ระมัดระวังมากขึ้น ส่งผลให้เกิดอัตราความหลงผิดลดลงอย่างมีนัยสำคัญ.

นี่ทำให้โมเดลล่าสุดของ DeepSeek มีความเชื่อถือได้มากขึ้นสำหรับการใช้งานในสถานการณ์จริงในระดับองค์กร การศึกษา และการวิจัย ซึ่งความถูกต้องของข้อมูลมีความสำคัญอย่างยิ่ง。

อ่านเพิ่มเติม:DeepSeek Use Cases: Exploring Advanced AI and Its Real-World Applications
กรณีการใช้งาน DeepSeek: การสำรวจ AI ขั้นสูงและการประยุกต์ใช้งานในโลกจริง

DeepSeek vs GPT-4, DeepSeek vs Gemini 2.5

สำคัญที่สุดคือ DeepSeek R1-0528 มีทั้งหมดนี้ภายใต้ 

อ่านเพิ่มเติม:DeepSeek R1: โมเดล AI ที่ทำให้การครอบงำของ NVIDIA สั่นคลอน

การปรับใช้, การเข้าถึง, และการใช้งาน API

DeepSeek ยังคงเป็นผู้นำในด้านการเข้าถึงที่โปร่งใสและเป็นมิตรต่อผู้พัฒนา:

• น้ำหนักโมเดล: สามารถเข้าถึงได้ฟรีบน Hugging Face
  
  
  
   
• การเข้าถึงเว็บและ API

  ไม่มีการเปลี่ยนแปลงราคา API ที่มีอยู่

  
  
  
  
   
• ข้อจำกัดโทเค็น: รองรับสูงสุดถึงความยาวบริบท 64K
  
  
  
   
• การสุ่มตัวอย่าง & การปรับแต่ง: การปรับค่าเริ่มต้นให้ดีขึ้น โดยเฉพาะสำหรับแอพพลิเคชันเชิงกำหนด
  
  
  
   
• การมีส่วนร่วมของชุมชน

  ผู้ใช้ได้รับการสนับสนุนให้ทดลอง ใช้รายงานปัญหา และให้ข้อเสนอแนะแก่เรา

  
  
  
  
   

นี่ทำให้ R1-0528 ไม่เพียงแต่เป็นงานวิจัย แต่ยังเป็นเครื่องยนต์ที่สามารถนำไปใช้ได้สำหรับสตาร์ทอัพ ห้องทดลอง และผู้สร้าง AI ในองค์กรที่ต้องการโครงสร้างพื้นฐาน LLM ที่สามารถขยายได้โดยไม่ถูกล็อกด้วยสิทธิบัตร.

สรุป

DeepSeek R1-0528 ไม่ใช่การสร้างสรรค์ใหม่—มันคือการพัฒนาอย่างมุ่งเป้าซึ่งให้ผลลัพธ์ในด้านความแม่นยำ ความเชื่อถือได้ และความสามารถในโลกจริง。

โดยการรักษาโครงสร้างให้นิ่ง แต่ใช้การปรับเรียนรู้ที่มุ่งเน้น DeepSeek แสดงให้เห็นถึงพลังของการปรับกลยุทธ์เหนือการขยายขนาดแบบบังคับ.

ด้วยการเข้าถึงที่เปิดกว้าง ผลกำไรที่ได้รับการตรวจสอบมาตรฐาน และการสร้างความเท่าเทียมที่เพิ่มขึ้นกับโมเดลที่ปิดของยักษ์เทคโนโลยี R1-0528 เป็นก้าวสำคัญไปข้างหน้าสำหรับ AI แบบโอเพนซอร์ส

สำหรับนักพัฒนา นักวิจัย และองค์กรต่างๆ ที่กำลังมองหาเครื่องยนต์การวิเคราะห์ที่ทรงพลังพร้อมใบอนุญาตที่อนุญาต DeepSeek รุ่นล่าสุดไม่ใช่แค่การแข่งขัน—แต่มันคือการเปลี่ยนแปลง。

อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับ AI:

DeepSeek, OpenAI, Grok, และ Gemini AI Chat Models: การต่อสู้ของ AI เพื่ออนาคต

DeepSeek R1 ปะทะ ChatGPT: AI ได้เปลี่ยนไปตลอดกาลอย่างไร

เปรียบเทียบ DeepSeek R1 และ DeepSeek V3: ฟีเจอร์, จุดแข็ง, และกรณีใช้งาน

การแข่งขันเทรด ArchAI: ปลดล็อกผลตอบแทนที่มีศักยภาพผ่านระบบนิเวศ Floki

Ruvi AI เป็นระบบนิเวศข้ามแพลตฟอร์มหรือไม่? การวิเคราะห์อย่างละเอียด

คำถามที่พบบ่อย

1. DeepSeek R1-0528 คืออะไร?

DeepSeek R1-0528 เป็นเวอร์ชันที่อัปเกรดจากรุ่น R1 ดั้งเดิม ซึ่งมีการปรับปรุงด้านการคิดเหตุผลและการเขียนโค้ดผ่านการปรับแต่งการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง โดยไม่มีการเปลี่ยนแปลงในด้านสถาปัตยกรรม

2. R1-0528 แตกต่างจาก DeepSeek-R1 อย่างไร?

สถาปัตยกรรมและชุดข้อมูลยังคงเหมือนเดิม แต่ R1-0528 รวมการปรับแต่งเพิ่มเติม การปรับปรุงอัลกอริธึมและกลยุทธ์การมอบรางวัลใหม่เพื่อความแม่นยำที่ดีขึ้นและการหลงผิดที่น้อยลง

3. DeepSeek R1-0528 เป็นซอฟต์แวร์แบบโอเพ่นซอร์สหรือไม่?

ใช่ โมเดลนี้ได้รับการปล่อยออกภายใต้สัญญาอนุญาต MIT ซึ่งอนุญาตให้ใช้เชิงพาณิชย์ได้อย่างเต็มที่ ตัวเลขน้ำหนักสามารถดาวน์โหลดได้จาก Hugging Face และสามารถเข้าถึงได้ผ่าน API.

4. DeepSeek เปรียบเทียบกับ GPT-4 และ Gemini อย่างไร?

ในขณะที่ GPT-4 และ Gemini ยังคงมีความได้เปรียบในด้านประสิทธิภาพทั่วไป แต่ R1-0528 ได้ลดช่องว่างอย่างมีนัยสำคัญในด้านต่าง ๆ เช่น คณิตศาสตร์, การตรรกะ และการเขียนโค้ด—โดยเฉพาะอย่างยิ่งที่น่าจับตามองสำหรับโมเดลแบบโอเพนซอร์ส。

5. ฉันสามารถรัน R1-0528 บนเครื่องได้หรือไม่?

ใช่ ด้วยเอกสารและเครื่องมือที่ให้มา นักพัฒนาสามารถรัน DeepSeek R1-0528 ในเครื่องได้ โดยถือว่ามีฮาร์ดแวร์ที่เพียงพอสำหรับโมเดล 671B MoE