DeepSeek昨晚通过微信交流群通知 ，其DeepSeek R1模型完成小版本升级 ，并在今日凌晨开源了最新版本模型DeepSeek-R1-0528 。
代码测试平台Live CodeBench中显示，DeepSeek-R1-0528性能可以媲美OpenAI最新的o3（High）模型 。
小K今日以一名普通用户的身份，参考AI基准测试xbench的例题 ，在DeepSeek和OpenAI官网分别对它们最新的R1模型和o3模型进行了对比测试。
第1题小K请DeepSeek和OpenAI模型分别写了一个可以在网页上运行的“三国杀 ”游戏。测试维度包括代码生成 、可运行性 、模块化能力和交互设计 。
DeepSeek的回答直接输出了完整的网页游戏源码 ，并且点击能直接运行 。前端界面美观，具备基础美术元素 ，能完成简单对战逻辑。
相比之下 ，OpenAI给出的解决方案则将前端、脚本和逻辑分别输出在3个独立代码块中，用户需自行保存为多个文件 ，运行时还伴有报错 ，需要手动调试，不能完成对战 。而且界面粗糙、无UI美化 。
这道题DeepSeek胜出。DeepSeek模型在“代码工程化 ”能力上已有显著优势 ，表现出对前端框架的更好理解 。
第2题是一道典型的函数构造与嵌套函数推导题：已知f(f(x))=x211x+36f(f(x))=x^2-11x+36 ，求f(5) 。测试维度包括函数反演 、代数推理能力和数学逻辑清晰度。
DeepSeek耗时351秒推导出解法，思考过程非常长 ，进行了反复演算和验算 ，过程详细且逻辑缜密，从代入法到固定点分析再到反设求解，最后合理排除矛盾值 ，最终得出f(5)=6的唯一解答 。
OpenAI则用时仅41秒 ，给出了同样正确的答案，而且逻辑清晰 、推理精炼 。推出固定点、构造反函数思路合理 ，无冗余步骤。
这一题尽管DeepSeek和OpenAI最终均给出了正确答案 ，但DeepSeek推理时间长，在数学题场景仍待优化 。
第3题是：黑龙江 、吉林 、辽宁 ，共有多少个地市级行政单位与外国接壤？测试维度包括地理常识、事实检索和数据整合能力 。
这道题的正确答案是12个。而DeepSeek仅回答了5个。
DeepSeek推理过程中错误理解了“地市级单位”是否一定拥有边境口岸 。例如将黑龙江部分地市（如伊春 、鹤岗）忽略 ，导致其推理思路存在漏算 。
反观OpenAI正确地点名了12个地市。
第4题是：有一个被剪做鞋样的历史文物，对研究唐代均田制起到了重要的作用 ，这个文物中记载的年份 ，有一位唐朝的一代名相去世，请问这位名相有几个儿子？测试维度包括历史考据 、细节辨析能力和文献准确性 。
DeepSeek在此题中出现了幻觉 ，造成误判 ，DeepSeek错将有“一个被剪做鞋样的历史文物”关联至"唐代田界砖"，虽最后回答出“有4子 ”，但纯属偶合 。
OpenAI正确识别文物“赵怀满夏田契 ”署于贞观十七年（643年） ，对应去世人物为魏徵 ，并指出魏徵有四子：魏叔玉、魏叔琬 、魏叔璘 、魏叔瑜。识别精准，逻辑链条完整无误 。引用旧唐书、新唐书等文献 ，考证准确 。
第5题是：《乐队的夏天》各季top5乐队中一共有多少名女性成员？测试维度包括多维信息提取 、成员归属辨析 、数据整合能力。
DeepSeek依次列举了三季节目中的Top5乐队 ，并从中筛选女性成员（如新裤子的赵梦、刺猬的石璐、安达组合的其其格玛等），统计结果为5位女性成员 ，并对女性在乐队中所扮演的角色进行了总结（主唱 、贝斯手 、鼓手等） 。用时不到1分钟即完成高质量统计+表格整理 ，效率高 。
OpenAI也给出了相同的数量，考证细致 ，但花费近6分钟 ，在交互场景中显得拖沓。
通过以上实测可以看出，DeepSeek R1的表现非常接近甚至在部分任务上超过了OpenAI最新O3模型 。在代码生成、复杂函数推理 、统计等方面 ，DeepSeek展现出全面且稳定的进步 ，正快速缩小与顶级闭源模型的差距 。
（文章来源：科创板日报）
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