Deepseek R1 0528 GGUF

🚀 DeepSeek-R1-0528模型

DeepSeek-R1-0528是DeepSeek R1模型的一个小版本升级。该模型通过增加计算资源和引入算法优化机制，显著提升了推理深度和推理能力。在数学、编程和通用逻辑等各种基准评估中表现出色，整体性能接近领先模型。

[!NOTE] 关于DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B的GGUF文件，点击此处查看。

• 学习如何正确运行DeepSeek-R1-0528 - 阅读我们的指南。
• 查看所有版本的R1 - 包括GGUF、4位和16位格式，点击我们的集合。
• Unsloth Dynamic 2.0 - 实现了卓越的准确性，性能优于其他领先的量化方法。

🚀 快速开始

模型信息

模型使用指南

• 温度设置：将温度设置在0.5 - 0.7（建议0.6），以减少重复和不连贯。
• Top_P值设置：设置Top_P值为0.95（建议）。
• 聊天模板：R1-0528使用与原始R1模型相同的聊天模板：

<｜begin▁of▁sentence｜><｜User｜>What is 1+1?<｜Assistant｜>It's 2.<｜end▁of▁sentence｜><｜User｜>Explain more!<｜Assistant｜>

• llama.cpp / GGUF推理：对于llama.cpp / GGUF推理，应跳过BOS，因为它会自动添加：

<｜User｜>What is 1+1?<｜Assistant｜>

• 详细说明：如需完整详细说明，请参阅我们的指南：unsloth.ai/blog/deepseek-r1-0528

✨ 主要特性

模型升级

DeepSeek R1模型进行了小版本升级，当前版本为DeepSeek-R1-0528。在最新更新中，DeepSeek R1通过增加计算资源和在训练后引入算法优化机制，显著提升了推理深度和推理能力。该模型在各种基准评估中表现出色，包括数学、编程和通用逻辑，整体性能接近领先模型，如O3和Gemini 2.5 Pro。

性能提升

与上一版本相比，升级后的模型在处理复杂推理任务方面有显著改进。例如，在AIME 2025测试中，模型的准确率从之前版本的70%提高到当前版本的87.5%。这一进步源于推理过程中思维深度的增强：在AIME测试集中，之前的模型每个问题平均使用12K个标记，而新版本每个问题平均使用23K个标记。

其他改进

除了提高推理能力外，此版本还降低了幻觉率，增强了对函数调用的支持，并提供了更好的氛围编码体验。

📚 详细文档

评估结果

DeepSeek-R1-0528

对于我们所有的模型，最大生成长度设置为64K个标记。对于需要采样的基准测试，我们使用温度为$0.6$，top-p值为$0.95$，并为每个查询生成16个响应以估计pass@1。

注意：我们使用无代理框架评估模型在SWE-Verified上的性能。我们仅在HLE测试集中评估纯文本提示。在Tau-bench评估中，使用GPT-4.1扮演用户角色。

DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B

同时，我们从DeepSeek-R1-0528中提取思维链，对Qwen3 8B Base进行训练后处理，得到DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B。该模型在AIME 2024上的开源模型中达到了最先进（SOTA）性能，比Qwen3 8B提高了10.0%，与Qwen3-235B-thinking性能相当。

聊天网站和API平台

• 聊天网站：你可以在DeepSeek的官方网站上与DeepSeek-R1聊天：chat.deepseek.com，并打开“DeepThink”按钮。
• API平台：我们还在DeepSeek平台上提供与OpenAI兼容的API：platform.deepseek.com

本地运行方法

请访问DeepSeek-R1仓库，了解有关在本地运行DeepSeek-R1-0528的更多信息。

与DeepSeek-R1的先前版本相比，DeepSeek-R1-0528的使用建议有以下变化：

1. 支持系统提示：现在支持系统提示。
2. 无需强制思维模式：不需要在输出开头添加"<think>\n"来强制模型进入思维模式。

系统提示

在DeepSeek官方网站/应用中，我们使用带有特定日期的相同系统提示：

该助手为DeepSeek-R1，由深度求索公司创造。
今天是{current date}。

例如：

该助手为DeepSeek-R1，由深度求索公司创造。
今天是2025年5月28日，星期一。

温度设置

在我们的网页和应用环境中，温度参数$T_{model}$设置为0.6。

文件上传和网页搜索提示

• 文件上传：请按照以下模板创建提示，其中{file_name}、{file_content}和{question}是参数：

file_template = \
"""[file name]: {file_name}
[file content begin]
{file_content}
[file content end]
{question}"""

• 网页搜索：{search_results}、{cur_date}和{question}是参数。对于中文查询，我们使用以下提示：

search_answer_zh_template = \
'''# 以下内容是基于用户发送的消息的搜索结果:
{search_results}
在我给你的搜索结果中，每个结果都是[webpage X begin]...[webpage X end]格式的，X代表每篇文章的数字索引。请在适当的情况下在句子末尾引用上下文。请按照引用编号[citation:X]的格式在答案中对应部分引用上下文。如果一句话源自多个上下文，请列出所有相关的引用编号，例如[citation:3][citation:5]，切记不要将引用集中在最后返回引用编号，而是在答案对应部分列出。
在回答时，请注意以下几点：
- 今天是{cur_date}。
- 并非搜索结果的所有内容都与用户的问题密切相关，你需要结合问题，对搜索结果进行甄别、筛选。
- 对于列举类的问题（如列举所有航班信息），尽量将答案控制在10个要点以内，并告诉用户可以查看搜索来源、获得完整信息。优先提供信息完整、最相关的列举项；如非必要，不要主动告诉用户搜索结果未提供的内容。
- 对于创作类的问题（如写论文），请务必在正文的段落中引用对应的参考编号，例如[citation:3][citation:5]，不能只在文章末尾引用。你需要解读并概括用户的题目要求，选择合适的格式，充分利用搜索结果并抽取重要信息，生成符合用户要求、极具思想深度、富有创造力与专业性的答案。你的创作篇幅需要尽可能延长，对于每一个要点的论述要推测用户的意图，给出尽可能多角度的回答要点，且务必信息量大、论述详尽。
- 如果回答很长，请尽量结构化、分段落总结。如果需要分点作答，尽量控制在5个点以内，并合并相关的内容。
- 对于客观类的问答，如果问题的答案非常简短，可以适当补充一到两句相关信息，以丰富内容。
- 你需要根据用户要求和回答内容选择合适、美观的回答格式，确保可读性强。
- 你的回答应该综合多个相关网页来回答，不能重复引用一个网页。
- 除非用户要求，否则你回答的语言需要和用户提问的语言保持一致。
# 用户消息为：
{question}'''

对于英文查询，我们使用以下提示：

search_answer_en_template = \
'''# The following contents are the search results related to the user's message:
{search_results}
In the search results I provide to you, each result is formatted as [webpage X begin]...[webpage X end], where X represents the numerical index of each article. Please cite the context at the end of the relevant sentence when appropriate. Use the citation format [citation:X] in the corresponding part of your answer. If a sentence is derived from multiple contexts, list all relevant citation numbers, such as [citation:3][citation:5]. Be sure not to cluster all citations at the end; instead, include them in the corresponding parts of the answer.
When responding, please keep the following points in mind:
- Today is {cur_date}.
- Not all content in the search results is closely related to the user's question. You need to evaluate and filter the search results based on the question.
- For listing-type questions (e.g., listing all flight information), try to limit the answer to 10 key points and inform the user that they can refer to the search sources for complete information. Prioritize providing the most complete and relevant items in the list. Avoid mentioning content not provided in the search results unless necessary.
- For creative tasks (e.g., writing an essay), ensure that references are cited within the body of the text, such as [citation:3][citation:5], rather than only at the end of the text. You need to interpret and summarize the user's requirements, choose an appropriate format, fully utilize the search results, extract key information, and generate an answer that is insightful, creative, and professional. Extend the length of your response as much as possible, addressing each point in detail and from multiple perspectives, ensuring the content is rich and thorough.
- If the response is lengthy, structure it well and summarize it in paragraphs. If a point-by-point format is needed, try to limit it to 5 points and merge related content.
- For objective Q&A, if the answer is very brief, you may add one or two related sentences to enrich the content.
- Choose an appropriate and visually appealing format for your response based on the user's requirements and the content of the answer, ensuring strong readability.
- Your answer should synthesize information from multiple relevant webpages and avoid repeatedly citing the same webpage.
- Unless the user requests otherwise, your response should be in the same language as the user's question.
# The user's message is:
{question}'''

📄 许可证

本代码仓库遵循MIT许可证。DeepSeek-R1模型的使用也遵循MIT许可证。DeepSeek-R1系列（包括Base和Chat）支持商业使用和蒸馏。

🔗 引用

@misc{deepseekai2025deepseekr1incentivizingreasoningcapability,
      title={DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning}, 
      author={DeepSeek-AI},
      year={2025},
      eprint={2501.12948},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL},
      url={https://arxiv.org/abs/2501.12948}, 
}

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