近日，AI领域迎来了一个重要的新晋玩家——DeepSeek版o1，该模型命名为DeepSeek-R1-Lite。根据最新发布的信息，这一模型在数学和编程任务上的表现超过了OpenAI的o1-preview，令业内人士和用户倍感兴趣。当前，用户可以通过官网免费测试这一预览版模型，每天提供50次使用机会，吸引了许多AI爱好者前来体验。
DeepSeek-R1-Lite采用了强化学习技术，注重推理过程中的自我反思与验证，体现出新的Scaling Laws，即推理越长，表现越佳。在最近的AIME测试中，随着计算时间的增加，该模型的得分呈现出稳步提升的趋势，显示出其在解决复杂问题时的潜力。有用户分享了具体的测试案例，强调了该模型在数字密码破解方面的能力。
在一项密码推理任务中，DeepSeek-R1-Lite成功解出正确密码3841，而OpenAI的o1-preview未能解出，展现出其在数学推理上的优势。用户反馈称，该模型在数学问题上的表现令人满意，基准测试结果也支持了这一点。
然而，模型在编程任务中的表现并不尽如人意。某用户尝试生成一个用于转置矩阵的bash脚本时，DeepSeek-R1-Lite未能解决问题，而o1模型则表现得更为出色。这显示出在编程任务的复杂性和知识背景理解上的短板。此外，用户还遇到了一些更高级的知识推理问题，DeepSeek-R1-Lite的表现同样不够理想。
值得注意的是，DeepSeek团队在此模型上进行的优化主要集中在数学和编程任务上。一些用户指出，这种具有明确优化方向的模型在特定领域显示出了不错的表现，但整体而言仍有待提升，尤其是在复杂推理和现代知识引用方面。
尽管DeepSeek-R1-Lite在一些任务上还未能达到完美，其设计理念和持续迭代的发展方向显示了极大的潜力，尤其是当其未来版本公开时，更有可能吸引大量开发者和研究人员积极参与。
此外，模型的游戏能力也引发了热议。一些用户尝试用其玩井字棋（tictactoe），发现模型有时未能表现理想，但也有用户反馈新模型经过多次尝试后能够稳定作出正确结果。这种学习的过程同样反映出AI模型在逐渐成长与完善。
当前，DeepSeek-R1-Lite仍处于不断发展阶段。官方已表示，未来会将正式版DeepSeek-R1完全开源，包括技术报告和API共享，这一举动将在AI社区内激发更大的讨论和参与热情。对于喜欢深度学习和AI开发的用户而言，这无疑是一个不容错过的机会。