中文简介
DeepSeek R1 0528 Qwen3 8B 是发布方提供的较小型推理模型，适合先在单机环境验证推理问答、数学和代码任务。它虽然采用 Qwen3-8B 架构，但分词器与配置属于本仓库，不能把原始 Qwen3-8B 的配置文件混用。本站固定核对版本为 6e8885a6ff5c。
上游模型卡 / 数据集卡
版本定位：这是 DeepSeek R1 0528 推理能力蒸馏到 Qwen3 8B 基础上的发布方模型，规模远小于 R1 完整版，适合作为本地验证入口。
关键差异：固定 README 特别提醒，模型架构虽与 Qwen3-8B 相同，但 tokenizer 和配置来自本仓库。下载或转存时必须把两个权重分片、索引、config 和 tokenizer 文件作为同一固定版本处理，不能从其他 Qwen3 仓库拼装。
使用边界：MIT 许可证允许较广泛使用，但上线前仍需做事实性、代码安全、隐私和业务任务评测。本站可协助固定版本获取与校验，不保证发布方榜单在客户环境中复现。
DeepSeek-R1-0528 Paper Link 👁️ 1. Introduction The DeepSeek R1 model has undergone a minor version upgrade, with the current version being DeepSeek-R1-0528. In the latest update, DeepSeek R1 has significantly improved its depth of reasoning and inference capabilities by leveraging increased computational resources and introducing algorithmic optimization mechanisms during post-training. The model has demonstrated outstanding performance across various benchmark evaluations, including mathematics, programming, and general logic. Its overall performance is now approaching that of leading models, such as O3 and Gemini 2.5 Pro. Compared to the previous version, the upgraded model shows significant improvements in handling complex reasoning tasks. For instance, in the AIME 2025 test, the model’s accuracy has increased from 70% in the previous version to 87.5% in the current version. This advancement stems from enhanced thinking depth during the reasoning process: in the AIME test set, the previous model used an average of 12K tokens per question, whereas the new version averages 23K tokens per question. Beyond its improved reasoning capabilities, this version also offers a reduced hallucination rate, enhanced support for function calling, and better experience for vibe coding. 2. Evaluation Results DeepSeek-R1-0528 For all our models, the maximum generation length is set to 64K tokens. For benchmarks requiring sampling, we use a temperature of $0.6$, a top-p value of $0.95$, and generate 16 responses per query to estimate pass@1. | Category | Benchmark (Metric) | DeepSeek R1 | DeepSeek R1 0528 |----------|----------------------------------|-----------------|---| | General | | | MMLU-Redux (EM) | 92.9 | 93.4 | | MMLU-Pro (EM) | 84.0 | 85.0 | | GPQA-Diamond (Pass@1) | 71.5 | 81.0 | | SimpleQA (Correct) | 30.1 | 27.8 | | FRAMES (Acc.) | 82.5 | 83.0 | | Humanity's Last Exam (Pass@1) | 8.5 | 17.7 | Code | | | LiveCodeBench (2408-2505) (Pass@1) | 63.5 | 73.3 | | Codeforces-Div
适用场景
适合个人开发者、课程实验和企业 PoC 先验证 R1 0528 蒸馏路线，也适合与原始 Qwen3-8B 在相同任务集上比较推理质量、响应长度和资源占用。正式上线前应同时测试非推理问答、长输出、代码执行安全和失败回退，不能只看数学榜单。
模型参数
固定版本：6e8885a6ff5c1dc5201574c8fd700323f23c25fa。参数元数据：8,190,735,360；架构：Qwen3ForCausalLM。固定 README 说明其架构与 Qwen3-8B 相同，但 tokenizer 配置与 DeepSeek-R1-0528 一致，并要求使用本仓库的完整配置文件。
文件说明
固定 SHA 下共有 10 个文件，文件元数据合计约 15.26 GB；核心权重为两个 Safetensors 分片。该数字是整仓库文件快照，不含运行时缓存、模型框架和后续量化产物。交付时应同时保留 config、tokenizer、索引文件和 LICENSE，不能只复制权重分片。
上游文件元数据
.gitattributes1.54 KBconfig.json859 Bfigures/benchmark.png314.94 KBLICENSE1.06 KBmodel-00001-of-000002.safetensors8.02 GBmodel-00002-of-000002.safetensors7.24 GBmodel.safetensors.index.json32.50 KBREADME.md14.55 KBtokenizer.json6.71 MBtokenizer_config.json3.87 KB
硬件建议
按约 15.26 GB 权重文件估算，单张 24 GB 级 GPU 可作为较现实的短上下文验证起点，但运行时显存还受精度、框架、KV cache、输入长度和并发影响；这是本站容量规划建议，不是发布方硬件保证。显存不足时应选经核对的量化仓库，不应自行把未知第三方量化包当作本仓库原版。
注意事项
模型卡给出的成绩来自发布方评测，不代表本站复测。仓库配置与原始 Qwen3-8B 不可随意替换；错误混用分词器、聊天模板或生成参数可能导致输出异常。MIT 许可不免除对生成代码、隐私数据、内容安全和第三方权利的检查。
获取、校验与交付
先核对上游版本、访问条件和许可证，再根据文件规模选择自行获取或人工协助。橙子AI科技可在合法访问权限、许可证及平台规则允许的前提下，提供版本与文件范围核对、下载协助、完整性校验和国内交付咨询；本官网本身不托管或下载资源文件。
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