惊爆老外的DeepSeek-R1到底多强？实测高考真题，仍存4个短板

最近，AI领域又迎来了一位强劲的新玩家——DeepSeek。作为一家备受关注的AI公司，DeepSeek在去年11月发布了其推理模型DeepSeek-R1的预览版。与之前的轻量预览版不同，这次的版本被称为DeepSeek-R1-Preview（预览版），意味着它使用了规模更大的基础模型。

为了深入了解这款新模型的真实实力，我们决定亲自上手试一试。今天，我将带大家一起看看DeepSeek-R1在处理高考真题时的表现，并探讨它仍然存在的四个短板。

背景介绍

DeepSeek是一家由中国私募巨头幻方量化投资的AI公司。早在两个月前，他们就在官网上线了DeepSeek-R1-Lite-Preview（轻量预览版）。这个版本虽然已经展示了强大的推理能力，但毕竟只是轻量级的。而现在，DeepSeek终于推出了满血版的R1-Preview，号称替换了规模更大的基础模型，性能得到了显著提升。

与此同时，LiveCodeBench团队也在与DeepSeek合作评估新模型的能力。在合作过程中，DeepSeek不仅展现了出色的推理能力，还帮助LiveCodeBench解决了评分系统的一些bug。这无疑证明了DeepSeek的技术实力和解决问题的能力。

实测高考真题

为了验证DeepSeek-R1的实力，我们选择了一些历年来的高考真题进行测试。这些题目涵盖了数学、物理、化学等多个学科，难度适中且具有代表性。以下是我们对几个典型题目的分析：

• 数学题：函数与导数
  在一道关于函数与导数的题目中，DeepSeek-R1表现出了极高的准确率。它不仅正确地推导出了解题步骤，还在最后给出了简洁明了的答案。这一表现令人印象深刻。


• 物理题：力学分析
  对于一道复杂的力学题目，DeepSeek-R1同样表现出色。它能够准确理解题意，并通过合理的假设和计算得出正确答案。特别是在涉及多个变量的情况下，它的逻辑推理能力尤为突出。


• 化学题：反应机理
  化学题一直是AI推理模型的难点之一。然而，DeepSeek-R1在这方面的表现也相当不错。它能够根据已知条件推断出可能的反应路径，并给出合理的解释。尽管有时会存在一些小误差，但整体上还是令人满意的。

四个短板

尽管DeepSeek-R1在很多方面都表现出色，但它仍然存在四个明显的短板：

1. 复杂问题的理解能力不足
   当面对非常复杂的多步推理问题时，DeepSeek-R1有时会出现理解偏差，导致最终答案不准确。这可能是由于模型训练数据不够全面或算法优化不到位所致。


2. 自然语言处理仍有改进空间
   虽然DeepSeek-R1在自然语言处理方面已经取得了很大进步，但在处理某些特定领域的专业术语时，仍然存在一定的误判情况。特别是在医学、法律等领域，这种误判可能会带来严重后果。


3. 推理速度有待提高
   与同类产品相比，DeepSeek-R1在处理复杂问题时的速度略显缓慢。这不仅影响用户体验，也可能限制其在实际应用中的广泛推广。


4. 跨学科综合能力有限
   尽管DeepSeek-R1在单个学科的表现不错，但在跨学科综合问题上的处理能力仍有待加强。例如，在解决物理与化学结合的问题时，它往往需要更多的时间和资源来完成任务。

总体而言，DeepSeek-R1是一款非常有潜力的推理模型。虽然它目前还存在一些短板，但相信随着技术的不断进步和完善，这些问题将会逐步得到解决。未来，我们可以期待看到一个更加成熟、强大的DeepSeek-R1出现在我们的生活中。