20日晚8點，DeepSeek在自己官方公眾號上放出了一個大殺器：

全新自研的DeepSeek-R1-Lite 預覽版正式上線。據介紹，DeepSeek R1 系列模型使用強化學習訓練，推理過程包含大量反思和驗證，思維鏈長度可達數萬字。

該系列模型在數學、代碼以及各種復雜邏輯推理任務上，取得了媲美 o1-preview 的推理效果，并為用戶展現了 o1 沒有公開的完整思考過程。

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等不及看下文的朋友，大家可以自行登錄DeepSeek官網（chat.deepseek.com），前往體驗與國產版的o1模型的深度對話。

不過，這次的深度推理，DeepSeek選擇的只有數學競賽和編程方面的測評，雖然沒有其他領域的測評數據，但這兩項的難度也足以說明這個模型的厲害了！

在美國數學競賽（AMC）中難度等級最高的 AIME 以及全球頂級編程競賽（codeforces）等權威評測中，DeepSeek的表現大幅超越了 GPT-4o 等知名模型，前者L1獲得了91.6的成績，而o1僅有85.5分，Qwen2.5表現也不錯83.1。

值得注意的是，所有測評的最大推理長度是有限制的，是32k。

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為什么說這一點值得注意，因為據介紹，DeepSeek-R1-Lite 的推理過程包含了大量的反思和驗證。模型在數學競賽上的得分與測試所允許思考的長度緊密正相關。

即，允許思考過程的token越長，所獲得推理結果得分越高。

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小遺憾地是，DeepSeek-R1-Lite 目前仍處于迭代開發階段，僅支持網頁使用，暫不支持 API 調用。DeepSeek-R1-Lite 所使用的也是一個較小的基座模型，無法完全釋放長思維鏈的潛力。

不過DeepSeek表示模型還會持續進行迭代，正式版 DeepSeek-R1 模型將完全開源，而相關的技術報告也會公開，同時也會部署 API 服務。

小編實測了一道高中奧數題，DeepSeek-R1 全程只用了15s就給了正確的思考過程，不過可惜的是，輸在了最后一個合并同類項的數學錯誤上。

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唉，不得不說，功虧一簣呀，大模型的數學能力的確有待提升，推理層還得加油！

本文轉載自??51CTO技術棧??