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deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B
模型介绍模型推理文件和版本分析
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DeepSeek-R1-0528

DeepSeek-V3

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1. 简介

DeepSeek R1 模型进行了小幅版本升级,当前版本为 DeepSeek-R1-0528。在最新升级中,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,显著提升了深度推理与演绎能力。该模型在数学、编程及通用逻辑等多项基准评测中表现卓越,整体性能已接近 O3、Gemini 2.5 Pro 等领先模型。

相比前代版本,升级后的模型在处理复杂推理任务时进步显著。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,前代模型平均每题消耗 12K tokens,而新版模型平均每题消耗 23K tokens。

除推理能力提升外,本版本还实现了幻觉率降低、函数调用支持增强及氛围编程体验优化。

2. 评测结果

DeepSeek-R1-0528

所有模型的最大生成长度均设为 64K tokens。对于需要采样的基准测试,我们使用温度参数 0.60.60.6,top-p 值 0.950.950.95,并为每个查询生成 16 个响应以估算 pass@1。

类别基准测试(指标)DeepSeek R1DeepSeek R1 0528
通用能力
MMLU-Redux (EM)92.993.4
MMLU-Pro (EM)84.085.0
GPQA-Diamond (Pass@1)71.581.0
SimpleQA (正确率)30.127.8
FRAMES (准确率)82.583.0
Humanity's Last Exam (Pass@1)8.517.7
编程能力
LiveCodeBench (2408-2505) (Pass@1)63.573.3
Codeforces-Div1 (评分)15301930
SWE Verified (解决率)49.257.6
Aider-Polyglot (准确率)53.371.6
数学能力
AIME 2024 (Pass@1)79.891.4
AIME 2025 (Pass@1)70.087.5
HMMT 2025 (Pass@1)41.779.4
CNMO 2024 (Pass@1)78.886.9
工具能力
BFCL_v3_MultiTurn (准确率)-37.0
Tau-Bench (Pass@1)-53.5(航空)/63.9(零售)
注:我们使用 Agentless 框架评估 SWE-Verified 性能。HLE 测试仅评估纯文本提示。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 Base 进行后训练,得到 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,成为开源模型中的新标杆。我们相信,DeepSeek-R1-0528 的思维链将对推理模型的学术研究和小规模模型的工业开发产生重要价值。

AIME 24AIME 25HMMT Feb 25GPQA DiamondLiveCodeBench (2408-2505)
Qwen3-235B-A22B85.781.562.571.166.5
Qwen3-32B81.472.9-68.4-
Qwen3-8B76.067.3-62.0-
Phi-4-Reasoning-Plus-14B81.378.053.669.3-
Gemini-2.5-Flash-Thinking-052082.372.064.282.862.3
o3-mini (medium)79.676.753.376.865.9
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B86.076.361.561.160.5

3. 聊天网站与 API 平台

您可以在 DeepSeek 官网与 DeepSeek-R1 进行对话:chat.deepseek.com,并开启 "DeepThink" 功能按钮。

我们还通过 DeepSeek 平台提供兼容 OpenAI 的 API 服务:platform.deepseek.com

4. 本地运行指南

请访问 DeepSeek-R1 代码库获取 DeepSeek-R1-0528 的本地运行详情。

相较于 DeepSeek-R1 的早期版本,DeepSeek-R1-0528 的使用建议有以下重要变更:

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

DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B 的模型架构与 Qwen3-8B 完全一致,但采用与 DeepSeek-R1-0528 相同的分词器配置。该模型可按照 Qwen3-8B 的方式运行,但必须确保所有配置文件均来自我们的代码库而非原版 Qwen3 项目。

系统提示词

在 DeepSeek 官方网页端/移动端应用中,我们使用带有特定日期的统一系统提示词。

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

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 TmodelT_{model}Tmodel​ 设置为 0.6。

文件上传与网络搜索提示

针对文件上传功能,请按照模板构建提示语,其中 {file_name}、{file_content} 和 {question} 为动态参数。

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

对于网页搜索,{search_results}、{cur_date} 和 {question} 是参数。
针对中文查询,我们使用的提示语为:

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,我们使用的提示语是:

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. 许可证

本代码仓库采用 MIT 许可证 授权。DeepSeek-R1 系列模型的使用同样遵循 MIT 许可证。DeepSeek-R1 系列(包括 Base 和 Chat 版本)支持商业用途与模型蒸馏。

6. 引用说明

@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. 联系我们

如有任何疑问,请提交问题或通过邮件 service@deepseek.com 与我们取得联系。