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Harness 评测
在午夜独处的理性静谧中，见证纯强化学习激发的自省之光
DeepSeek 始终坚持探索人工智能底层规律。DeepSeek-R1 突破传统监督微调的路径依赖，通过纯强化学习使大模型自主演化出假设检验、步骤回溯与长思维链反思能力。
无论在国际顶尖数学竞赛题还是大规模工业级软件架构审查场景中，都能呈现严丝合缝的逻辑推导过程。
BENCHMARK PROOF // 权威基准评测验证
DEEPSEEK HARNESS 官方开源评测| 基准测试项 / 领域维度 | DeepSeek-R1 (官方) | 国际标杆模型 o1 | 主流前沿模型 A | 主流前沿模型 B |
|---|---|---|---|---|
| AIME 2024 (全美数学竞赛 Pass@1) | 79.8% | 79.2% | 39.1% | 42.5% |
| MATH-500 (高难度数学竞赛题库) | 97.3% | 96.4% | 74.6% | 78.0% |
| Codeforces (竞技代码推导 Percentile) | 96.3% (Rating 2029) | 96.6% | 63.4% | 58.7% |
| MMLU-Pro (综合高阶跨学科测评) | 84.0% | 83.3% | 72.1% | 75.4% |
01. 蒸馏全家桶开源
提供基于 Qwen/Llama 蒸馏生成的 1.5B 至 70B 权重，让推理之光在消费级显卡自由闪烁。
02. DualPipe 架构重叠
计算通信高度并行，突破跨机互联显存吞吐天花板，以算法工程革新降解算力昂贵消耗。
// CONTEXT
CACHING 90%↓
CACHING 90%↓
03. 上下文缓存降本
动态命中长文本历史缓存，输入 Token 单价低至 0.1 元/百万 Token，赋予工程构建宽广自由度。