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DeepSeek-R1-0528：8B小模型数学推理再破纪录

【免费下载链接】DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B

深度求索（DeepSeek）发布最新模型DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B，在数学推理领域实现重大突破，以8B参数量达到当前开源模型在AIME 2024测试中的最高水平。

近年来，大语言模型在推理能力上的竞争日趋激烈，数学推理作为衡量模型逻辑深度的关键指标，已成为各大厂商技术突破的重要方向。随着企业级应用对部署成本和实时性要求的提升，小参数量模型如何在保持高性能的同时实现轻量化部署，正成为行业关注的焦点。

DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B通过知识蒸馏技术，将大模型DeepSeek-R1-0528的推理能力迁移至Qwen3-8B基座模型，实现了参数量与性能的最优平衡。在AIME 2024（美国数学邀请赛）测试中，该模型以86.0%的准确率刷新开源模型纪录，较原版Qwen3-8B提升10个百分点，甚至超越了Qwen3-235B的85.7%，展现出惊人的推理效率。

这张对比图直观展示了不同模型在六项关键推理任务中的表现。可以看到DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B（蓝紫色柱状）在AIME 2024任务中显著领先于同量级模型，甚至超越部分超大规模模型，印证了其在小模型推理领域的技术突破。

除数学推理外，该模型在HMMT 2025（哈佛-麻省理工数学竞赛）中达到61.5%的准确率，接近Qwen3-235B的62.5%；在代码生成领域的LiveCodeBench基准测试中获得60.5分，展现出跨领域的推理能力。特别值得注意的是，该模型通过优化推理链长度（平均达23K tokens），有效提升了复杂问题的处理深度，同时降低了幻觉率，增强了函数调用可靠性。

该模型的推出标志着小参数量模型在高端推理任务中的实用性得到质的飞跃。对于企业用户而言，8B参数量意味着更低的部署成本和更高的运行效率，可广泛应用于教育辅导、科学计算、工程设计等需要深度推理的场景。开发者可通过Hugging Face平台获取模型，或通过DeepSeek官方API快速集成至业务系统。

随着DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B的开源，小模型高性能化趋势愈发明显。未来，通过知识蒸馏、推理链优化等技术，8B甚至更小量级的模型有望在更多专业领域达到接近大模型的性能水平，推动AI技术在边缘计算、移动设备等资源受限场景的普及应用。

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