智东西

作者 陈骏达

编辑 心缘

智东西1月21日报道，昨晚开源的DeepSeek-R1模型问世即爆火，在AI圈热度持续发酵。不到一天，他们公布在GitHub上的论文就获得5000多收藏，相关话题在YC黑客新闻、Reddit和X等平台的互动量已经过万。DeepSeek-R1目前在Web和App端可完全免费使用，模型均开源，多领域性能比肩OpenAl o1。智东西也在第一时间上手体验了这款模型。

英伟达资深科学家、AI Agents业务负责人Jim Fan给予了极高评价，说DeepSeek-R1不仅开源了大量的模型（正式版+6款蒸馏模型），还分享了所有的训练细节和方法，可能是第一个充分展示强化学习（RL）飞轮效应显著，且仍在持续增长的开源项目。

▲Jim Fan对DeepSeek-R1做出高度评价（图源：@DrJimFan）

根据实测体验，这款模型80多秒就能完成一道高考压轴题，9分钟就能写出一段“开箱即用”的代码，这段代码渲染出的动画生动地讲解了量子力学的相关概念。它也是一名不错的文科生，能在普通人还没读完题时就得出脑筋急转弯的答案，或是将古埃及、南非原住民历史中的细枝末节分析得头头是道。

如果仔细阅读DeepSeek-R1的思考过程，就能发现它思考时的语言风格十分自然，还会随口蹦出一些“Yeah, that works!”这样的活泼表述。

与DeepSeek-V3相比，推理能力让DeepSeek-R1的回答更为全面、详实，且论证充分。它一般会以结构化的方式提供回答，并在思考和回答过程中补充大量背景信息，不少用户反馈这些信息很有启发性。

据DeepSeek官方公布的数据，这款模型在数学、代码、自然语言推理等任务上，和OpenAI o1正式版的表现不相上下。

更惊人的是，DeepSeek-R1在大规模强化学习（RL）中自然涌现出了强大的推理能力和有趣的推理行为，并未进行有监督的微调（SFT）。

根据体验结果和DeepSeek官方的介绍，DeepSeek-R1目前在通用性、多语言能力、提示工程和软件工程能力这4大领域面临一些挑战，这导致它在函数调用、复杂角色扮演等任务上的表现还没有达到预期水准。

DeepSeek-R1采取了发布即上线的策略，用户已经在DeepSeek官网与App上免费体验这款模型，也可通过每百万tokens输出仅需16元（OpenAI o1价格的3.7%）的API接口使用。

下面，我们就分别从理科、文科和模型短板这三方面来看看DeepSeek-R1在实测中的表现。

开源地址：

论文地址：

一、83秒解答高考压轴题，动画解释量子力学

理科类问题一直是推理类模型的优势领域之一，简单初高中的数学题已经难不住大部分推理模型了，所以我们直接给DeepSeek-R1上了一道2024年高考全国甲卷理科数学压轴题。

DeepSeek-R1用83秒回答了这一问题，答案完全正确。美中不足的是，它的求解过程并不完全符合评分标准中的规范，漏掉了一个需要证明的点，应该拿不了满分。

X平台上的海外网友贡献了一个十分有趣的用例——他将自己对量子电动力学原理的理解告诉DeepSeek-R1，让DeepSeek-R1用直观的视觉方式呈现出来，下方是这位网友的部分提示词。

DeepSeek-R1提供了实现这一效果的代码，渲染出来的效果是这样的：

这位网友称，DeepSeek-R1生成这一代码单次耗时大约9分钟，一次成功，没有出现数学错误，仅出现视觉平面偏离的问题，他很快就修复了。这几乎是一种“开箱即用”的体验。

不过，DeepSeek-R1也是有能力上限的，这道美国2024年AIME数学邀请赛真题就难住了它。

DeepSeek-R1思考了足足213秒才给出回答，结果也与正确答案不符合。

下方这道2006年IMO（国际数学奥林匹克竞赛）的第三题（也是最难的问题）让OpenAI o1都束手无策，而DeepSeek-R1也没能成功回答，从第二步开始，它的回答就与标准答案相去甚远。

综合体验下来，DeepSeek-R1已经具备了不俗的理科实力，大致相当于一名优秀的大学生。考虑到它较快的响应速度和极低的价格，这一成果难能可贵。

二、文科实力同样不俗，推理能力提升信息丰富度

DeepSeek介绍，自然语言推理也是DeepSeek-R1的强项之一。智东西从斯坦福自然语言推理数据集中选取了几道题目，DeepSeek-R1基本都能在10秒内给出正确答案。

而在中文脑筋急转弯类的问题上，智东西让DeepSeek-R1回答了10道题目，回答用时均在10秒钟以内，答案也都完全正确。在下方这道题目中，它不仅给出了最常见的答案，还在思考过程中分析了水蛭、跳蚤等其它动物。

▲中文脑筋急转弯测试中的一道题目

在文字推理之外，我们也有必要对DeepSeek-R1的其它文科类能力进行测试。近期奥地利研究机构复杂性科学中心(CSH) 的研究显示，大模型在历史类问题上的表现普遍不佳，由于史料数量的差异，大模型很有可能混淆不同的历史阶段，最终给出错误答案。

比如，“古埃及有没有常备军”这个问题就难住许多大模型，无论其是否具备推理能力。

当智东西将上述问题发送给DeepSeek-R1时，它的回答条理清晰，经过人工逐一查证，DeepSeek-R1对历史事件的描述基本准确，而在时间上与部分主流表述有冲突，回答的综合质量比较高。

而面对非洲原住民这种史料极为缺乏的群体，R1也能给出正确信息和完整的论证。

为确保客观，智东西也测试了DeepSeek-v3这一不具备推理能力的模型在上方问题中的表现。在大部分问题上，无论具备推理能力与否，模型都能给出正确答案，推理能力给模型带来的主要增益在信息丰富度、文字逻辑等方面。

三、实测用外文思考更慢，少样本提示会起反作用

说完了优点，那DeepSeek-R1有没有什么能力的短板呢？据DeepSeek官方在论文中的介绍，这款模型针对英文和英文进行了优化，有时模型无法按照用户问题的语言进行思考。

比如，当我将脑筋急转弯问题用德语输入后，DeepSeek-R1会自动将其翻译成中文或英文，然后再作答。这一过程会减慢DeepSeek-R1的思考速度，因为它花了大量的时间在讨论德语问题的翻译结果。最终，它的回答从蚊子变成了水蛭，据它自己介绍，这一答案参考了其它德语谜语。

同时，提示词形式对DeepSeek-R1的表现也有很大的影响。有部分提示词会通过提供多个示例来提升回答质量，但在DeepSeek-R1上这可能会适得其反。当智东西将下方少样本提示词（Few-Shot Prompt）发给DeepSeek-R1和DeepSeek-V3时，前者需要花费7秒才能得出答案，而后者用时不到1秒。

▲测试中用到的多示例提示词

从DeepSeek-R1的思考过程来看，它在此类提示词上出现问题的原因可能是“想太多了”。

DeepSeek-R1的论文中还写到，这款模型的通用能力和软件工程任务的能力目前存在短板，但在未来，他们会通过长思维链技术、异步评估等来提高模型表现。

结语：中国开源AI力量未来可期

DeepSeek-R1一经发布，就得到全球AI开发者的积极采用和高度评价。有人晒出自己用了数小时API后0.06美元的账单，也有人分享蒸馏后的模型在M2芯片笔记本上高速运行的画面。

值得一提的是，DeepSeek-R1是DeepSeek旗下首款以MIT协议开源（包含权重）的模型，不限制商用，也无需申请，还明确允许通过模型蒸馏等方式将DeepSeek-R1用于训练其他模型。这意味着DeepSeek-R1有望在全球AI领域产生广泛影响，也能从全球开源社区中获得正向反馈，不断改进模型。