惊爆老外的DeepSeek-R1到底多强？实测高考真题，仍存4个短板

DeepSeek开源超强推理模型。

原标题：惊爆老外的DeepSeek-R1到底多强？实测高考真题，仍存4个短板
文章来源：智东西
内容字数：5780字

DeepSeek-R1：一款爆火的开源推理模型

近日，DeepSeek-R1模型开源，在AI圈引发热烈反响。其GitHub论文收藏量迅速突破5000，并在多个平台引发超过万次的互动。本文将对DeepSeek-R1的性能、优势及不足进行总结。

1. 强大的推理能力与高效性

DeepSeek-R1展现出强大的推理能力，能够快速解决复杂的理科和文科问题。例如，它可在80多秒内解答高考压轴题，9分钟内生成用于解释量子力学概念的动画代码，并轻松应对脑筋急转弯和历史问题。其推理过程自然流畅，并会使用一些口语化的表达，例如“Yeah， that works!”。与前代模型DeepSeek-V3相比，DeepSeek-R1的回答更全面、详实且论证充分，通常以结构化方式呈现，并补充大量有启发性的背景信息。在数学、代码和自然语言推理等任务上，其性能与OpenAI o1不相上下。

2. 开源与低成本优势

DeepSeek-R1的开源性质使其获得广泛关注。它不仅开源了模型本身（正式版+6款蒸馏模型），还公开了所有训练细节和方法，这在业界非常罕见。 其MIT协议开源许可，允许商用和模型蒸馏，进一步降低了使用门槛。 此外，DeepSeek-R1的API接口价格极低，仅为OpenAI o1的3.7%。

3. 模型的不足与未来展望

尽管DeepSeek-R1表现出色，但仍存在一些不足。其通用性、多语言能力、提示工程和软件工程能力有待提升。在函数调用和复杂角色扮演等任务上的表现尚未达到预期。 此外，模型对英文优化较好，使用其它语言进行提问会降低效率。少样本提示有时反而会影响其性能。 DeepSeek团队计划通过长思维链技术、异步评估等方法来改进这些不足。

4. 总结：中国开源AI的崛起

DeepSeek-R1的出现展现了中国开源AI力量的崛起。其强大的性能、低廉的价格和开放的许可协议，使其有望在全球AI领域产生重大影响，并从全球开源社区获得持续改进。

联系作者

文章来源：智东西
作者微信：
作者简介：智能产业新媒体！智东西专注报道人工智能主导的前沿技术发展，和技术应用带来的千行百业产业升级。聚焦智能变革，服务产业升级。