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　　据了解，DeepSeek-R1-Lite使用强化学习训练，推理含大量反思和验证，遵循新的Scaling Laws——

　　值得一提的是，官方还表示，目前模型仍在开发阶段，经持续迭代，正式版DeepSeek-R1模型将完全开源，包括公开技术报告并提供API。

　　登录官方网页，打开深度思考按钮，就能体验DeepSeek-R1-Lite预览版。

　　9 2 8 5 （一个数字正确但位置错误）1 9 3 7 （两个数字正确但位置错误）5 2 0 1 （一个数字正确且位置正确）6 5 0 7 （没有数字正确）8 5 24 （两个数字正确但位置错误）

　　数学能力：该模型在数学推理问题上看起来很有效。基准测试结果确实反映了模型在数学推理能力上的潜力。这是一个值得密切关注的模型。编码任务：在解决编程问题时，表现稍显不足。例如，在生成用于转置矩阵的bash脚本这样的简单代码问题上，它未能成功解决，而o1模型可以轻松解决。复杂知识理解：我还尝试了在一个更难的字谜游戏上测试它，但它表现得非常糟糕。公平地说，即使o1模型在这个需要现代知识引用的测试中也同样表现不佳。

　　我认为该模型在代码和数学任务上表现出色，这可能得益于DeepSeek团队在这些领域的明确优化。然而，在“推理”步骤上仍有改进空间。在某些情况下，模型似乎能够在生成推理步骤时自我纠正，表现出类似原生“自我反思”的能力。不过，没有训练数据、模型架构和技术报告/论文的细节，很难确认这一点。期待未来的开源模型和API！

　　除此之外，也有网友在测试中发现，模型玩井字棋（tic tac toe）还是不太行。

　　不过，有网友反馈现在的一些新模型能够稳定地玩这个游戏，但不能在第一次尝试时就成功。

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