標題：“我的 8 小時現實檢定：使用 DeepSeek-R1-0528 進行編碼”
已發布：真實
描述：「DeepSeek-R1-0528 聲稱其推理能力可與 GPT 和 Claude 相媲美——它確實做到了，但也存在一些問題。這篇實戰評測深入了 8 小時的實際測試，揭示了這款開源 AI 模型的卓越之處和瓶頸。從延遲問題到架構優勢，DeepSeek何時閃耀光芒，何時會阻礙你的工作流程，我們將提供客觀的結論。
標籤：devops、程式設計、webdev、ai
TL;DR
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DeepSeek-R1-0528：採用 MIT 授權的最新開源推理模型
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重大突破：效能較上一版本顯著提升（AIME 2025 上為 87.5% vs 70%）
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架構：總參數 671B，透過 Mixture-of-Experts 演算法，每個 token 約有 37B 個活躍參數
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主要限制：透過 OpenRouter API 延遲 15-30 秒，而其他型號延遲約 1 秒
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最適合：複雜推理、架構規劃、供應商獨立性
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不適用於：即時編碼、快速迭代、互動式開發
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結論：推理能力令人印象深刻，但延遲對實際應用構成挑戰
承諾與我的8小時現實檢驗
當我看到這條推文時：
{% twitter https://x.com/deepseek\_ai/status/1928061589107900779 %}
我的回答是：幫我拿好咖啡，測試這個「突破」…
劇透：如果你能等30秒才能收到回复，那就太棒了。而且，隨著你的上下文不斷加深，等待時間還會不斷延長。
在我除錯 Rust 非同步執行時 47 分鐘後，DeepSeek-R1-0528（透過我最喜歡的程式設計代理程式）終於給出了完美的解決方案。那時，我已經自己修復了 bug，喝了杯咖啡，開始質疑我的人生選擇。
以下是我經過 8 小時的測試後對最新「開源突破」的了解。
現實檢驗：炒作與我的實際體驗
DeepSeek 的公告承諾將帶來突破性的性能和實用的易用性。經過密集的測試，以下是這些說法的實證結果：
| DeepSeek 的聲明 | 我的現實 | 判決 |
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| “與 GPT/Claude 的表現相匹配” | 推理能力經常超過它 | 正確 |
| “MIT 許可開源” | 完全開放，無限制 | 真實 |
| 「實質改進」 | 已確認主要基準收益 | 真實 |
突破是實實在在的。日常可用性…很有挑戰性。
在深入探討為什麼回應時間如此重要之前，讓我們先了解一下是什麼讓這個模型在技術上如此令人印象深刻，以至於儘管感到沮喪，我還是會繼續回來。
魔術背後的技術（以及它為何如此緩慢）
儘管我抱怨延遲，但在某些情況下等待是值得的：
完美的用例
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大型程式碼庫分析（20,000+ 行）—完美利用 128K 上下文
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建築規劃－深度推理證明等待時間是合理的
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精確遵循指令－準確滿足您的要求
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供應商獨立性－MIT 許可證支援自架
令人沮喪的用例
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即時除錯——當它響應時，你已經修復了它
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快速原型設計－終止迭代流程
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學習/探索－等待會打斷學習的動力
推理透明度
這個「思考」過程確實令人印象深刻：
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問題分析與方法規劃
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邊緣情況考慮
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解決方案驗證
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輸出最佳化
不同的專家針對不同的模式（API 設計 vs 系統程式設計 vs 不安全程式碼）啟動。
我的真實看法：歷史成就，現實挑戰
歷史性的成就
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第一個真正具有競爭力的開放推理模型
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MIT 許可證 = 完全獨立於供應商
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證明開源可以匹敵封閉系統
每日現實
還記得那47分鐘的除錯過程嗎？它完美地詮釋了R1-0528的體驗：技術精湛，實踐挑戰。
問題不在於 R1-0528 是否令人印象深刻 - 它絕對令人印象深刻。
問題在於您是否可以圍繞等待天才的到來來建立您的工作流程。
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社區討論
在下面寫下您的經歷：
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你測試過 R1-0528 的編碼嗎？你的耐心極限是多少？
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找到解決延遲的方法了嗎？
底線
DeepSeek 的聲明在功能方面並沒有錯——基準改進是真實的，推理品質令人印象深刻，而且 MIT 許可證確實改變了遊戲規則。
建築規劃，哪裡等？絕對值得。
為了快速迭代？還沒到那一步。
請讓我知道您使用 DeepSeek R1 或其他 LLM 的經驗...
原文出處：https://dev.to/forgecode/my-8-hour-reality-check-coding-with-deepseek-r1-0528-2nic
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