I.  DeepSeek-R1-0528:开源大模型新里程碑

1.1 什么是 DeepSeek-R1-0528?新版本亮点与核心优势

DeepSeek-R1-0528 是DeepSeek AI对其旗舰模型 DeepSeek R1 的最新升级版本。这一版本并非简单的修补或次要更新,而是被定位为 DeepSeek R1 的“续作”和“安静的杀手”,旨在与顶级的闭源模型直接竞争,提供与 Gemini 2.5 Pro、Claude Sonnet 甚至 OpenAI 的 o3/o4-mini 在某些场景下相媲美的性能。

新版本在多个方面实现了显著提升:

  • 深度推理能力显著增强:通过增加计算资源和引入后训练算法优化机制,模型在推理深度和能力上取得了重大飞跃。例如,在 AIME 2025 测试中,其准确率从上一版本的 70% 提升至 87.5%。这一进步得益于模型在推理过程中更长的思考深度,平均每个问题使用的 Token 从 12K 增加到 23K。
  • 代码生成更流畅、更精准:新版本在生成可用代码方面的能力更强,输出更一致,已接近 Claude 和 GPT-4 等闭源巨头。
  • 更长的注意力跨度与更强的可靠性:模型能够更优雅地处理复杂提示,有效减少幻觉现象。即使在面对模糊或含糊的查询时,也能提供一致的输出,这对于构建智能代理和复杂的任务链至关重要 。
  • 大规模训练数据集:DeepSeek-R1-0528 在 671B Token 的庞大数据集上进行训练,为其卓越的性能奠定了坚实的基础 。
  • 持续开源,无限制:DeepSeek-R1-0528 依然保持其开源特性,这意味着用户可以自由克隆、微调和部署,无需担心 Token 限制或速率限制,极大地降低了使用门槛。
  • 功能调用增强与“Vibe Coding”体验优化:新版本还提供了对函数调用的更好支持,并优化了“Vibe Coding”体验,使得编程辅助更加直观和高效 。

DeepSeek-R1-0528 的发布,特别是其持续开源的策略,对现有 AI 市场构成了战略性影响。通过提供高性能且免费的开源模型,DeepSeek 直接挑战了 OpenAI 等公司基于 API 收费的商业模式。这一举措旨在通过显著降低成本和提高灵活性来吸引大量的开发者和企业用户,从而加速人工智能的民主化进程。这种发展趋势可能导致 AI 基础设施和应用开发的重心从依赖云端 API 逐步转向本地部署和开源生态系统。

1.2 性能卓越:与顶尖闭源模型比肩

DeepSeek-R1-0528 在多项基准测试中展现出令人印象深刻的性能,尤其是在数学、编程和通用逻辑等关键领域。

在 MMLU、GSM8K、BBH 和 HumanEval 等综合基准测试中,DeepSeek-R1-0528 的中位数得分高达 69.45,这对于一个开源模型来说是一个巨大的成就。在多个方面,特别是在性价比方面,它超越了 Gemini 2.5 Pro 甚至 Claude Sonnet 4。

下表展示了 DeepSeek-R1-0528 在不同类别基准测试中的具体表现,与前一版本及其他领先模型的对比:

除了基准测试的量化数据,公众对 DeepSeek-R1-0528 的评价也普遍积极。在编程能力方面,有用户评论称:“我刚刚使用 DeepSeek: R1 0528 解决了 RooCode 中几个持续存在的编码挑战。这个模型表现异常出色,无缝解决了所有问题。”在创意写作方面,另有用户指出:“顺便说一句,它在创意写作方面比 Anthropic 的两个新模型都做得更好。”

这种“高性能”与“开源免费”的结合,对 AI 领域产生了深远的影响。它意味着开发者和企业可以在不承担高昂 API 费用的情况下,获得与顶级商业模型相媲美的能力。这对于资源有限的初创公司、独立开发者和学术研究机构而言,是一个巨大的利好,将极大地推动 AI 技术的普及和创新,并可能改变现有市场的竞争格局。

1.3 潜在的挑战与注意事项

尽管 DeepSeek-R1-0528 表现出色,但仍存在一些需要注意的方面,这些是其在实际应用中需要考虑的挑战:

  • 幻觉问题:早期版本的 DeepSeek R1 曾被指出存在幻觉,尤其是在生成引用或故事时。有用户观察到“DeepSeek-R1 中 40% 的引用和故事无法验证。”尽管新版本声称减少了幻觉,但在高度依赖事实准确性的应用中,仍需进行严格验证。
  • 偏见:一项分析指出,DeepSeek R1 在其响应中可能存在偏见,尤其倾向于某些叙事。在部署模型时,需要警惕并采取措施减轻潜在的偏见影响,尤其是在面向公众或决策支持系统中的应用。
  • 性能可变性:并非所有模型版本都表现一致。有用户发现:“低于 14B 的模型不起作用。14B 勉强可用。32B 和 70B 才能真正发挥作用。” 这意味着在选择模型大小时,开发者需要根据实际需求和硬件能力进行权衡,并可能需要优先选择更大尺寸的模型以确保所需的性能水平。

这些关注领域表明,尽管 DeepSeek-R1-0528 整体表现优异且免费,但在实际生产环境中部署时,开发者仍需谨慎评估其局限性。这可能需要采取额外的策略,例如优先使用更大尺寸的模型、进行额外的微调或后处理,以确保其在特定应用场景下的鲁棒性和可靠性。这提示我们,“免费”并不等同于“无忧”,开发者仍需投入精力进行模型评估和优化。

1.4 DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B:小模型的大智慧

为了进一步拓展模型的应用范围和降低部署门槛,深度求索还通过知识蒸馏技术,将 DeepSeek-R1-0528 的“思维链”(Chain-of-Thought)能力迁移到了一个更小巧的模型上。

DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B 是通过对 Qwen3 8B Base 进行后训练,并蒸馏 DeepSeek-R1-0528 的思维链而得到的。这款模型在 AIME 2024 上取得了开源模型中的最先进(SOTA)性能,超越了 Qwen3 8B 达 10.0%,并与 Qwen3-235B-thinking 的性能相当。

DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B 的模型架构与 Qwen3-8B 相同,但共享 DeepSeek-R1-0528 的 Tokenizer 配置,因此可以像运行 Qwen3-8B 一样进行本地部署 。

这种通过知识蒸馏技术将大型模型的复杂推理能力有效迁移到更小、更资源高效的模型上的做法,是人工智能领域的一个重要趋势。它意味着即使是硬件条件有限的开发者,也能够在本地运行具备高级推理能力的模型,极大地降低了 AI 开发的门槛。这对于推动 AI 在边缘设备、移动应用和成本敏感型项目中的普及具有重要意义,是 AI 民主化的一个关键路径。

1.5 如何获取与使用 DeepSeek-R1-0528

DeepSeek 提供了多种途径让用户获取和使用 DeepSeek-R1-0528,无论是本地部署还是通过 API 调用,旨在最大化模型的易用性和可访问性:

  • 模型权重:DeepSeek-R1-0528 的模型权重可在 Hugging Face 上获取,仓库地址为 deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528
  • 免费 API:用户可以通过 OpenRouter 免费访问 DeepSeek-R1-0528 的 API。
  • 官方聊天网站:DeepSeek 提供了官方聊天网站 chat.deepseek.com,用户可以在此与 DeepSeek-R1 进行交互,并可开启“DeepThink”模式 。
  • OpenAI 兼容 API 平台:在 DeepSeek 官方平台 platform.deepseek.com 上,也提供了与 OpenAI 兼容的 API 接口,方便开发者集成。
  • 许可协议:DeepSeek-R1 系列模型(包括 Base 和 Chat 版本)均采用 MIT 许可证,支持商业用途和模型蒸馏。

这种多管齐下的策略旨在满足不同用户群体的需求——从希望完全控制的科研人员,到需要快速集成 API 的开发者,再到普通用户。这种全面的分发和使用策略,结合其友好的 MIT 许可证,是 DeepSeek 推动其模型被广泛采纳的关键。

II. DeepSeek-R1-0528 本地部署实战指南

本节将详细阐述为何选择本地部署 DeepSeek-R1-0528,并提供多种主流部署方案的实践指导,帮助开发者根据自身条件选择最适合的方式。

2.1 本地部署的优势与必要性

将 DeepSeek-R1-0528 部署到本地,而非完全依赖云端服务,具有多重显著优势,尤其是在数据敏感和成本受限的开发场景中,本地部署不再仅仅是一种选择,而是一种必要:

  • 数据隐私与安全性:所有数据和交互都保留在本地设备上,无需担心数据泄露或隐私问题,尤其适用于处理敏感数据或在无稳定网络连接的场景 。  
  • 成本效益:相比昂贵的云端 LLM 服务,本地部署无需支付 API 调用费用,长期来看能显著降低实验和运行成本,大幅降低 AI 的入门门槛 。  
  • 低延迟与高自主性:本地运行模型可实现更低的推理延迟,且不受外部网络波动影响,提供更高的自主控制权 。  
  • 离线可用性:在没有互联网连接的情况下也能进行 LLM 相关开发,确保工作不中断 。  
  • 快速迭代与实验:开发者可以快速部署和测试各种 LLM,加速原型设计和实验验证,无需依赖外部网络或高昂的云服务 。  
  • 构建定制化 AI 应用:利用本地部署能力,可以构建不依赖云端的各种 AI 应用和服务,例如本地开发代码助手、文档生成器或知识库问答系统 。  

这些优势直接回应了云端 LLM 服务在数据治理、成本控制和网络依赖方面的痛点。对于处理专有数据、受严格法规约束的行业(如金融、医疗)或预算有限的个人/团队而言,本地部署使得高级 AI 技术能够被更广泛地应用于对数据主权和成本效益有严格要求的场景,推动 AI 从云端向边缘和本地的下沉。

2.2 硬件要求与环境准备

DeepSeek-R1-0528 的本地部署对硬件有一定要求,但通过选择不同版本和量化选项,可以适应多种配置。这使得模型能够被更广泛的用户群体所采纳,无论是拥有专业 AI 工作站的团队,还是只有消费级 GPU 的个人开发者,都能找到适合自己的部署方案。

  • DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B 版本
    • 相对轻量,适用于大多数设置,甚至仅需 20GB RAM 即可运行 。  
    • 推荐 GPU 配置:1x RTX 4090 或 1x RTXA6000,至少 24GB 显存 。  
  • DeepSeek-R1-0528 量化版本
    • 1.78-bit (IQ1_S) 量化版本:占用 185GB 磁盘空间(相比未量化版本减少 75%) 。  
    • 推荐 GPU 配置:2x RTXA6000 或 1x H100,至少 64GB 显存 。  
    • 建议至少 64GB RAM 来运行此量化版本 。  
    • 为获得最佳性能,理想情况下显存 (VRAM) + 内存 (RAM) 的总和应等于下载的量化模型大小 。  
  • 未量化 DeepSeek-R1-0528 完整模型
    • 需要 715GB 磁盘空间 。  
  • 通用要求
    • 至少 100 GB 磁盘空间(根据模型可能有所不同) 。  
    • 已安装 Nvidia CUDA。
    • 已安装 Anaconda 。  

2.3 多种部署方案详解

DeepSeek-R1-0528 支持多种流行的本地推理框架,开发者可以根据自己的偏好和项目需求进行选择。这种多样化的部署选项表明开源 LLM 生态系统已日趋成熟,为开发者提供了极大的灵活性,降低了技术门槛,也促进了 DeepSeek-R1-0528 在不同应用场景和技术栈中的广泛采纳。

2.3.1 使用 Ollama 部署

  • 特点:Ollama 是一个用户友好的选项,配置简单,适用于快速运行 DeepSeek-R1,特别适合个人或小规模项目 。  
  • 步骤
    1. 更新 Ubuntu 包源列表并安装 Ollama 依赖:apt-get update && apt-get install pciutils -y
    2. 安装 Ollama:curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
    3. 启动 Ollama 服务器:ollama serve
    4. 在新终端窗口运行 ollama 命令检查是否正常运行。
    5. 安装 DeepSeek-R1-0528 模型(例如 Qwen3-8B GGUF 版本):ollama run hf.co/unsloth/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-GGUF:Q4_K_XL 。  
  • 注意事项:Ollama 目前主要支持 32B 以下的模型。对于更大的模型,可能需要合并 GGUF 分割文件。Open WebUI 也提供了详细的教程 。  
2.3.2 使用 vLLM 部署

  • 特点:vLLM 以其高吞吐量和低延迟而闻名,适合需要高性能推理的场景。
  • 步骤
    1. 使用 Anaconda 创建并激活虚拟环境:conda create -n deepseek python=3.11 -y && conda activate deepseek
    2. 安装 vLLM 及其所有必需依赖:pip install vllm
    3. 加载并运行模型。
    4. 打开新终端并调用模型服务器 。  
 
2.3.3 借助 ServBay简化 Ollama 部署 (macOS)

对于 macOS 用户,ServBay 提供了一个一站式本地开发环境管理平台,通过深度集成 Ollama 框架,极大地简化了 DeepSeek-R1-0528 等大模型的本地部署流程 。  

  • 一键式部署:ServBay 消除了传统 Ollama 部署中手动配置环境变量、下载模型文件等复杂步骤。用户只需在图形界面中选择所需模型版本(包括 DeepSeek-R1、Llama 3.3、Mistral 等),点击安装即可,即使是技术新手也能快速上手 。  
  • HTTPS API 安全访问:为增强本地 AI 开发的便利性和安全性,ServBay 支持通过专属域名 https://ollama.servbay.host 访问本地部署的 Ollama API,有效避免了直接暴露端口 11434,保护敏感项目 。  
  • 降低成本与加速迭代:通过 ServBay 部署 Ollama,用户可以在本地进行低成本的 AI 实验和学习,无需依赖外部网络或高昂的云服务,即可快速部署和测试各种 LLM,加速原型设计和实验验证 。  
  • 离线开发:在无稳定互联网连接或需处理高度敏感数据的场景下,ServBay 支持开发者在完全离线环境下进行 LLM 相关开发,确保所有数据和交互安全地保留在本地设备上 。  

总结与展望

DeepSeek-R1-0528 的发布,无疑是开源大模型领域的一个重要里程碑。它以其卓越的推理和代码生成能力,以及开放、免费的特性,为开发者提供了与顶尖闭源模型相媲美的强大工具。

本地部署 DeepSeek-R1-0528 具有显著的隐私、成本和控制优势,是数据敏感和成本受限场景的理想选择。

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