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license: mit library_name: transformers

DeepSeek-R1-0528

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论文链接👁️

1. 简介

DeepSeek R1模型已完成小幅版本升级，当前版本为DeepSeek-R1-0528。在最新更新中，DeepSeek R1通过增加计算资源投入并在后训练阶段引入算法优化机制，显著提升了其深度推理与推断能力。该模型在数学、编程及通用逻辑等各类基准测试中均展现出卓越性能，整体表现已接近业界领先模型如O3和Gemini 2.5 Pro。

相较于前代版本，升级后的模型在处理复杂推理任务方面提升显著。例如在AIME 2025测试中，模型准确率从前代的70%提升至当前版本的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，前代模型平均每个问题消耗12K tokens，而新版模型平均每个问题消耗23K tokens。

除推理能力提升外，本版本还具有更低的幻觉率、增强的函数调用支持以及更优的沉浸式编程体验。

2. 评估结果

DeepSeek-R1-0528

所有模型的最大生成长度均设置为64K tokens。对于需要采样的基准测试，我们使用温度参数$0.6$，top-p值$0.95$，每个查询生成16个响应以估算pass@1。

注：我们使用无代理框架评估SWE-Verified性能。HLE测试集仅评估纯文本提示。Tau-bench评估中采用GPT-4.1模拟用户角色。

DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B

同时，我们将DeepSeek-R1-0528的思维链蒸馏至Qwen3 8B基础模型进行后训练，获得DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B。该模型在AIME 2024上超越Qwen3 8B达+10.0%，与Qwen3-235B-thinking性能相当，成为开源模型中的最先进(SOTA)表现。我们相信DeepSeek-R1-0528的思维链对推理模型的学术研究和小规模模型的工业开发都具有重要意义。

	AIME 24	AIME 25	HMMT 2月25	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-Reasoning-Plus-14B	81.3	78.0	53.6	69.3	-
Gemini-2.5-Flash-Thinking-0520	82.3	72.0	64.2	82.8	62.3
o3-mini (中杯)	79.6	76.7	53.3	76.8	65.9
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B	86.0	76.3	61.5	61.1	60.5

3. 聊天网站与API平台

您可以在DeepSeek官网与DeepSeek-R1对话：chat.deepseek.com，并开启"深度思考"按钮

我们还在DeepSeek平台提供OpenAI兼容API：platform.deepseek.com

4. 本地运行指南

请访问DeepSeek-R1仓库获取关于本地运行DeepSeek-R1-0528的更多信息。

相比DeepSeek-R1前代版本，DeepSeek-R1-0528的使用建议有以下变化：

1. 现已支持系统提示词
2. 无需在输出开头添加"<think>\n"强制模型进入思考模式

DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B的模型架构与Qwen3-8B完全相同，但其分词器配置与DeepSeek-R1-0528共享。该模型可按照Qwen3-8B相同方式运行。

系统提示词

在官方DeepSeek网页/应用中，我们使用带具体日期的相同系统提示词。

该助手为DeepSeek-R1，由深度求索公司创造。
今天是{当前日期}。

例如：

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。

温度参数

在我们的网页和应用环境中，温度参数$T_{model}$设为0.6。

文件上传与网络搜索提示模板

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

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

对于网络搜索，{search_results}、{cur_date}和{question}为参数。 中文查询使用提示词：

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}'''

英文查询使用提示词：

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. 许可协议

本代码仓库遵循MIT许可协议。DeepSeek-R1模型的使用同样受MIT许可协议约束。DeepSeek-R1系列（包括Base和Chat版本）支持商业用途与蒸馏。

6. 引用

@misc{deepseekai2025deepseekr1incentivizingreasoningcapability,
      title={DeepSeek-R1: 通过强化学习激励大语言模型的推理能力}, 
      author={DeepSeek-AI},
      year={2025},
      eprint={2501.12948},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL},
      url={https://arxiv.org/abs/2501.12948}, 
}

7. 联系我们

如有任何疑问，请提交issue或通过邮件联系service@deepseek.com。