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　　有网友对新版R1模型进行了测试，并表示Deepseek-R1-0528在竞赛级编程的难度基准LiveCodeBench中的表现几乎与OpenAI的o3模型相当。

　　社交网络和信息网站始人Lech Mazur在社交媒体上表示，Deepseek-R1-0528在Extended NYT Connections基准测试中比原先的DeepSeek R1有了显著改进，分数从38.6上升到49.8。在Thematic Generation基准测试中，Deepseek-R1-0528也优于DeepSeek R1，分数从1.80变为1.74，该分数越低越好。Thematic Generation基准测试衡量各种大模型如何有效地从一小组示例和反示例推断出一个狭窄或特定的“主题”（类别/规则），然后在一组具有误导性的候选项中检测出哪一项真正符合该主题。

　　DeepSeek今年春节期间大火。3月份，DeepSeek V3模型完成小版本升级。新版V3模型借鉴DeepSeek R1模型训练过程中所使用的强化学习技术，大幅提高了在推理类任务上的表现水平，在数学、代码类相关评测集上取得了超过GPT-4.5的得分成绩。在HTML等代码前端任务上，新版V3模型生成的代码可用性更高，视觉效果也更加美观、富有设计感。在中文写作任务方面，新版V3模型基于R1的写作水平进行优化，同时提升中长篇文本创作的内容质量。

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