临近端午假期，DeepSeek果然又开始搞事。

就在今天凌晨，新版DeepSeek-R1正式开源了！

DeepSeek-R1-0528模型权重已上传到HuggingFace，不过模型卡暂未更新。

项目地址：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528/tree/main

时隔4个月，DeepSeek-R1完成了超进化，编码能力强到离谱，而且思考时间更长了。

据称，新模型基于DeepSeek-V3-0324训练（参数为660B）。

经典物理模拟测试中，DeepSeek-R1新旧版本的对比

在LiveCodeBench基准上，DeepSeek-R1-0528性能几乎与o3-mini（High）和o4-mini（Medium)实力相当，一举超越了Gemini 2.5 Flash。

有网友称赞，DeepSeek-R1能够像o3一样纠正思维链，并且像Claude一样创造性进行世界构建。

可以说，这是属于开源模型的巨大胜利！

此次，DeepSeek-R1-0528更新核心亮点，网友做了一个浓缩版的总结：

能像谷歌模型一样深度推理

文本生成优化：更自然，格式更佳

独特的推理风格：不仅快，而且更缜密

支持长时思考：单任务处理时长可达30-60分钟

思考时间更长，成为了全网讨论最多的一点。有网友实测后，R1思考时长超过了25分钟。

另外，这似乎是唯一一个能持续正确做对「9.9 - 9.11是多少」的模型。

AI圈大佬「karminski-牙医」用同一个prompt测试了DeepSeek-R1-0528和Claude 4 Sonnet后发现。

不管是光线照射在墙上形成的漫反射，还是球在撞击后的运动方向，亦或是控制面板的美观程度，这一把R1稳赢。

网友Alex的测试也显示出，DeepSeek-R1在前端编码的能力上超越了Claude 4 Sonnet。

网友Haider.则是让模型构建一个单词评分系统。R1简要思考后，就立刻出了关于代码和工作测试的两个文件，第一次运行就完美无瑕。

此前，o3是唯一能完成这个任务的模型。而如今，R1堪称是完成这个任务的最佳模型。

注意，R1的表现之所以如此惊人，是因为它返回的两个文件在第一次都能运行良好，不用编辑，不用重试，这极其少见。

因为此前的大多数模型，要么会在边缘情况下终端，要么会做得太复杂，要么缺少适当的测试覆盖率。

还有人将DeepSeek-R1与Gemini 2.5 Pro进行了对标。同一个提示下，它们各自的表现如何？

首先是深度研究的能力，给出「研究微剂量服用裸盖菇素对长期认知的影响，需引用学术来源」提示。

这一把Gemini的响应更快，引用了可靠的研究文献，并且答案结构清晰。

再来看看它们搜索+对比能力如何？提示模型用实时来源列出全民基本收入（UBI）的五大优点和缺点。

这时，Gemini 2.5 Pro和DeepSeek R1表现都不错，打成平手。

Prompt: List top 5 pros/cons of Universal Basic Income using live sources.

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再让模型为AI SaaS工具制定TikTok增长策略，两款模型再次打成平局。

在智能体任务规划方面，让Gemini和DeepSeek一同设计一个完整的市场调研智能体，包含工具链、用户角色和流程交接，结果是Gemini生成一张信息图，而DeepSeek稍逊一筹。

由此，大家对DeepSeek-R2的期待值也是拉满了。

新版DeepSeek-R1的能力经过我们实测，虽然是一次「小版本」更新，但是性能得到了「史诗级」的加强。

尤其是编程能力，感觉已经超过或者足以媲美Claude 4和Gemini 2.5 Pro，可以说所有提示都是「一把过」，不需要任何修改！并且可以在网页端直接运行，展示效果。

首先是制作一个「新智元」字体在宇宙中旋转的3D动画，完成度相当之高。

对于简单任务，DeepSeek-R1的思考时间明显缩短，不再像以前对简单任务也疯狂思考。

设计一个新智元的官方网站，对于这种相对容易的任务，DeepSeek-R1-0528只需要10s的思考时间。

能够明显感觉到，这次DeepSeek-R1新版本的思考过程更加稳定。

以模拟一个太阳系运行为例，还要求行星比例大小与实际相同，能看到DeepSeek-R1-0528的思考过程已经趋近于「完美」。

最后，再给DeepSeek-R1-0528上点强度，要求演示篮球落地后的弹跳过程，并且要完美遵循现实中物理规律。

最终DeepSeek的成果还贴心的设计了参数控制面板，以及速度方向指示，是真的很强，以上所有代码都是提示之后一遍过，没有任何的Debug过程。

对于类似「华容道」的多步骤思考问题，DeepSeek-R1-0528的表现也非常完美，

比如「一位农夫要带一只狐狸、一只鹅和一袋豆子过河。船每次只能载他和一样物品。如果农夫不在场，狐狸会吃掉鹅，鹅会吃掉豆子。请问农夫该如何安排过河，才能确保所有物品安全？」这种复杂推理问题，DeepSeek-R1还可以给出核心问题所在。

最令我感到震惊的是，这次的「思考」能力似乎进行了秘密加强。

我给他了一个非常无厘头的族谱问题：「我的妈妈的爸爸的儿子的侄女的孙子的爷爷的舅舅的外孙女的姑姑，是我的谁，你能画出关系族谱图吗?」

以下过程经过3倍加速，可以看到DeepSeek-R1真的在通过数学的符号化方式在进行思考。

并且最后还真让他分析出了结果，简直震惊！这么长的思考链条都没有断。

另外值得一提的是，这次的思考过程并没有遇到服务算力不够的情况，看来DeepSeek有针对性的提高了算力，毕竟现在是模型刚发布后的高峰「测评」期。