DeepSeek-R1-0528 模型技术分析报告
一、核心模型参数对比
| 模型名称 | 参数量 | 训练数据版本 | 上下文长度 | 基准测试表现(AIME) |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3 Base R1 | 未披露 | 2024 | 12K-23K | 2025版得分7087.5 |
| Qwen3-8B Base | 8B | 2024 | 未披露 | 2024版得分10.0 |
| Qwen3-235B | 235B | 未披露 | 未披露 | 对比基准模型 |
二、关键性能指标
-
推理能力：
- Tau-Bench专项测试表现：
- Airline领域：53.5
- Retail领域：63.9
- 对比模型：
- OpenAI o1-high/o3-high
- Claude 4 Sonnet
- Grok 3 mini
- Tau-Bench专项测试表现：
-
学术基准：
- 通过UC Berkeley、MIT、Cornell等机构的LiveCodeBench验证
- 支持Chain-of-Thought(CoT)推理模式
三、技术特性
-
API能力：
- 支持Function Calling和JSON输出格式
- 上下文长度支持：
- 标准版：32K/64K tokens
- 扩展版：128K tokens（需通过R1 App API）
-
部署信息：
- 模型托管平台：
- Hugging Face
- Model Scope
- 开源协议：MIT License
- 第三方API接入渠道：
- Openrouter
- Novita
- Nebius等
- 模型托管平台：
四、架构亮点
- 包含685B参数的检查点版本
- 支持14B规模的MTP（多任务处理）
- 提供完整的tokenizer配置工具(tool calls)
五、商业应用价值
- 在零售领域(Tau-Bench 63.9)表现优于航空领域(53.5)
- 与Qwen3系列模型形成明确的技术代差（8B vs 235B参数版本）
- 扩展上下文处理能力(128K)适合长文档分析场景
