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《科创板日报》5月29日讯 DeepSeek昨晚通过微信交流群(qún)通知，其(qí)DeepSeek R1模型(móxíng)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(zhōng)显示(xiǎnshì)，DeepSeek-R1-0528性能可以媲美(pìměi)OpenAI最新的o3（High）模型。

小K今日(jīnrì)以(yǐ)一名(yīmíng)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(kě)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(xìng)、模块化能力和交互设计(shèjì)。

DeepSeek的(de)回答直接输出了完整的网页(wǎngyè)游戏源码，并且点击能直接运行。前端界面(jièmiàn)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(de)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(tiáoshì)，不能完成对战。而且界面粗糙(cūcāo)、无(wú)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(xiǎnzhù)优势(yōushì)，表现出对前端框架的更好理解。

第(dì)2题是(shì)一道(yīdào)典型(diǎnxíng)的函数构造与嵌套函数推导题：已知f(f(x))=x2−11x+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(le)反复演算(yǎnsuàn)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(qiújiě)，最后合理排除(páichú)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(de)答案，而且逻辑(luójí)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(zhèyītí)尽管DeepSeek和OpenAI最终均给出了正确答案，但DeepSeek推理时间(shíjiān)长，在数学题场景仍待优化。

第3题(tí)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(zhěnghé)能力。

这道题的正确(zhèngquè)答案是12个。而DeepSeek仅回答了5个。

DeepSeek推理过程中(zhōng)错误(cuòwù)理解了“地市级单位”是否(shìfǒu)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(gè)地市。

第4题是：有一个被剪做鞋样的(de)(de)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(yīwèi)唐朝的一代名相去世，请问这位名相有几个儿子(érzi)？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(chū)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(guānlián)至"唐代田界砖"，虽最后回答出“有4子”，但纯属偶合(ǒuhé)。

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(zhǐchū)魏徵有四子：魏叔玉(wèishūyù)、魏叔琬、魏叔璘、魏叔瑜。识别精准，逻辑(luójí)链条完整无误。引用旧唐书、新唐书(xīntángshū)等文献，考证准确。

第5题是：《乐队的夏天》各季(gèjì)top5乐队中一共有多少名女性成员？测试维度包括多维(duōwéi)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(de)Top5乐队，并(bìng)从中筛选女性(nǚxìng)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(juésè)进行(jìnxíng)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(le)相同的数量，考证细致，但花费近6分钟，在交互场景中(zhōng)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(móxíng)。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(jìnbù)，正(zhèng)快速缩小与顶级闭源(bìyuán)模型的差距。

（科创板日报 朱凌(zhūlíng)）