[数码讨论]DeepSeek低调升级却引爆AI圈！又一次超越OpenAI[7P] [复制链接]

没有发布会，没有新闻稿，甚至连更新说明都没有，但全球AI开发者在凌晨两点的下载中见证了中国开源大模型的又一次进化。
与OpenAI、Anthropic等公司大张旗鼓的发布风格截然相反，DeepSeek此次更新延续了其一贯的技术极客作风。在微信群简短通知后，工程师团队在29日凌晨将模型上传至HuggingFace，连模型卡都未更新就转身离开。
这种低调几乎成为DeepSeek的独特标签。今年3月更新V3模型时，团队同样“默默上新”，直到开发者自行测试才发现其性能已全面超越Claude 3.7 Sonnet。
“版本号只是营销需求”，一位业内人士猜测，DeepSeek可能认为只要模型架构不变，就不算大版本升级。这种务实态度背后，是中国团队对技术实质而非宣传声量的专注。
沉默的发布，轰鸣的性能
尽管官方未提供任何性能说明，全球开发者社区在24小时内自发完成了对新模型的全面“体检”。测试结果令人震惊：
在权威编程评测平台Live CodeBench上，DeepSeek-R1-0528得分紧咬OpenAI o4-Mini（Medium），排名第四。要知道，这几个都是Open AI旗下的高性能商业模型，而DeepSeek-R1-0528不仅性能和他们接近，最重要的是开源、免费！
我们试着让它写一个俄罗斯方块网页游戏，思考9秒后它就开干了，一次性写完所有代码，并且可以直接在网页上运行。仔细玩了2分钟，没有任何问题，界面设计也挺好，感觉有事没事就能写个游戏消磨时光了。
代码能力之外，新模型在其他维度同样取得显著进步：
写作风格正常化：早期版本中用户诟病的“量子力学式表达”——即过度使用专业术语的问题明显改善，输出更自然流畅；
结构化思维增强：在解决复杂问题时，R1展现出更清晰的思维链条，逻辑推进更严密，被开发者描述为“像谷歌模型一样深度推理”；
长文本处理优化：在32K上下文长度内，文本召回准确率明显提升；但超过60K时性能有所下降，显示长上下文稳定性仍需加强；
最引人注目的是新增的长时思考能力。新R1单任务处理时间可达30-60分钟，有用户实测遇到模型“长考”212秒才给出答案，远超之前版本。这种深度思考机制使其成为目前唯一能持续正确回答“9.9减9.11是多少”的模型。
R2会有多强？
“如果R1小升级就如此惊艳，R2会有多强？” 海外网友的疑问道出整个AI社区的心声。在社交媒体上，每条关于R1升级的讨论下都充斥着对R2的询问。
爆料显示，传说中的R2可能是真正的“大杀器”：采用混合专家模型（MoE）架构，参数量达1.2万亿，较R1提升80%，推理成本暴降，性价比突破想象，芯片利用率高达82%。
更值得玩味的是技术路线——4月DeepSeek与清华大学联合发布《自我原则点评调优》（SPCT）论文，提出元奖励模型（meta RM）新方法，被视为R2的技术前兆。
低调背后的行业变革逻辑
DeepSeek的“小版本大升级”策略揭示了中国AI团队独特的发展哲学：不重版本号，只重实际能力提升
当商业公司热衷通过版本迭代制造营销热点时，DeepSeek选择将资源投入到实质性能突破上。今年3月的V3更新借鉴R1的强化学习技术提升推理能力，却仅定义为小版本升级。
这种务实精神带来惊人性价比。DeepSeek-V3-0324的输入成本仅为Claude Sonnet 3.7的1/11，GPT-4.5的1/277。而新R1作为开源模型，其性能却直逼天价商业产品。
“开源的巨大胜利”，开发者的评价点明此次升级的深层意义。当顶级AI能力不再被封闭在商业公司的黑箱中，而是通过开源社区自由流通，整个行业的创新速度将呈指数级提升。
当全球开发者都在问“R2何时来”时，DeepSeek已用行动作答：最好的预告片，永远是今天的代码。

DeepSeek的低调升级与行业影响

DeepSeek的最新升级再次展示了中国开源大模型的独特发展路径。与OpenAI、Anthropic等公司大张旗鼓的发布风格不同，DeepSeek选择了一种低调、务实的技术极客作风。这种策略不仅体现在其发布方式上，更深刻地影响了整个AI行业的创新速度和方向。

低调发布背后的务实态度

DeepSeek的工程师团队在29日凌晨将新模型上传至HuggingFace，甚至没有更新模型卡。这种低调几乎成为DeepSeek的独特标签。早在今年3月，DeepSeek更新V3模型时，团队同样“默默上新”，直到开发者自行测试才发现其性能已全面超越Claude 3.7 Sonnet。

这种务实态度背后，是中国团队对技术实质而非宣传声量的专注。一位业内人士猜测，DeepSeek可能认为只要模型架构不变，就不算大版本升级。这种观点反映了DeepSeek对技术迭代的深刻理解：版本号只是营销需求，真正的进步在于实际能力的提升。

性能的全面突破

尽管官方未提供任何性能说明，全球开发者社区在24小时内自发完成了对新模型的全面“体检”。测试结果令人震惊：

- 编程能力：在权威编程评测平台Live CodeBench上，DeepSeek-R1-0528得分紧咬OpenAI o4-Mini（Medium），排名第四。这表明新模型在代码生成能力上已接近国际顶尖水平。
- 写作风格正常化：早期版本中用户诟病的“量子力学式表达”问题明显改善，输出更自然流畅。
- 结构化思维增强：在解决复杂问题时，R1展现出更清晰的思维链条，逻辑推进更严密。
- 长文本处理优化：在32K上下文长度内，文本召回准确率明显提升；但超过60K时性能有所下降，显示长上下文稳定性仍需加强。
- 长时思考能力：新R1单任务处理时间可达30-60分钟，有用户实测遇到模型“长考”212秒才给出答案，远超之前版本。这种深度思考机制使其成为目前唯一能持续正确回答“9.9减9.11是多少”的模型。

R2的未来展望

“如果R1小升级就如此惊艳，R2会有多强？” 海外网友的疑问道出整个AI社区的心声。爆料显示，传说中的R2可能是真正的“大杀器”：采用混合专家模型（MoE）架构，参数量达1.2万亿，较R1提升80%，推理成本暴降，性价比突破想象，芯片利用率高达82%。

更值得玩味的是技术路线——4月DeepSeek与清华大学联合发布《自我原则点评调优》（SPCT）论文，提出元奖励模型（meta RM）新方法，被视为R2的技术前兆。

开源策略推动行业创新

DeepSeek的开源策略不仅带来了惊人性价比，更推动了整个行业的创新速度。新R1作为开源模型，其性能却直逼天价商业产品。这种开放的态度使得顶级AI能力不再被封闭在商业公司的黑箱中，而是通过开源社区自由流通。

“开源的巨大胜利”，开发者的评价点明此次升级的深层意义。当全球开发者都在问“R2何时来”时，DeepSeek已用行动作答：最好的预告片，永远是今天的代码。

这种务实的发展哲学不仅提升了DeepSeek的技术实力，更为整个AI行业树立了新的标杆。通过持续的技术突破和开放共享，DeepSeek正在引领中国AI走向世界舞台。