DeepSeek-R1-0528 是对 DeepSeek-R1 的轻量级试验性升级
主要优势体现在以下方面：
- **架构与效率优化**：继承总参数量（6710亿 ），优化内部路由和专家激活机制，实际激活更精准。在代码推理场景，无需过多召回专家，降低显存占用、加快推理速率；优化 MoE 路由策略，代码生成场景中 KV Cache 内存占用平均降 10% - 15%，24GB GPU 可加载更长上下文或更大 batch ，应对复杂任务。
- **任务性能提升**： - **代码生成**：准确率较原版提 3% - 5% ，在 LiveCodeBench 综合得分仅次 OpenAI o4-mini 与 o3 ，测试用例通过率等代码质量指标提升明显，复杂代码生成、调试场景表现好，与国际顶尖模型差距缩小。 - **推理速度**：得益于高效专家激活机制和推理内核微调，达约 26token/s ，较 R1（约 24token/s ）提升 8% - 10% ，大规模代码生成或复杂推理时实时性更好。 - **多任务泛化**：引入对大型代码库采样训练的强化策略，处理长代码文件或多文件调用时，生成一致性和上下文连贯性更强。
- **功能与生态拓展**：沿用 MIT 许可，权重在 Hugging Face 公开，易获取；适合对代码质量与实时性要求高的场景（如在线 IDE 辅助等 ），也能提升通用推理任务响应速度，社区集成度和应用广度进一步拓展，国内开源技术栈中普及快 。
- **成本效益**：定价与 R1 一致，因推理效率更高、显存占用更低，单位成本下有效输出更多，适合对成本敏感且需高质量代码生成的团队 。
简单来说，0528 版在代码能力、推理效率、任务适配性上有优化，更贴合专业开发与复杂推理场景需求，助力开发者以相似成本获得更优体验 。
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