DeepSeek官方发布R1-0528版本说明，跑分比肩OpenAI o3

DeepSeek刚刚在自己的公众号发了篇文章去阐述昨晚新发布的R1-0528版本的一些特性<a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzk0OTYwNzc3NQ==&amp;mid=2247485612&amp;idx=1&amp;sn=5f2055ef2c38762a6d2f2b6059fd292f&amp;scene=142#wechat_redirect" class="normal_text_link" target="_blank" data-itemshowtype="">DeepSeek-R1 更新，思考更深，推理更强</a>

最主要的几个信息如下：
1、这次训练用的基座模型不是V3-0324模型，也不是V4或任何新模型，而是和R1用的完全相同的12月底的V3模型，但是跑分却大幅度提升，这说明DeepSeek在后训练上还有很多了不得的新认知，想象一下如果给DeepSeek一个类似Grok3的大尺寸基座模型会怎么样？所以未来还完全可期
2、按现在的节奏，我们真正该期待的下一个模型是V4，而不是R2，毕竟这个基座模型已经过去接近半年，该到更新时刻了；
3、模型的推理能力大幅提升，这主要得益于模型进行了更长token的深度思考，这倒是没什么颠覆认知的东西；
4、模型的幻觉下降50%，写作能力大幅度改善，用DeepSeek开始自媒体内容创作，或者出海电商、SEO内容撰写等方面有更多机会了；
5、工具调用能力大幅度提升，但是比Claude4有差距，那说明现在最好的结合IDE的编程模型还会是Claude4；
6、官方的网站、app和api最长上下文token是64k（我估计是为了成本考虑，但确实太短了，没法用来复杂项目编程），开源模型第三方部署后支持的上下文长度是128k，属于正常但不那么够用的长度，希望下个阶段能改善。

感谢DeepSeek的这一波端午大礼，期待他们的下一次发布。