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在[[SimpleQA]]基准测试中,DeepSeek-R1 超越了 DeepSeek-V3,证明了其处理基于事实查询的能力。但是在中文 SimpleQA 基准上,DeepSeek-R1 的表现不如 DeepSeek-V3,主要由于安全强化学习(safety RL)导致模型拒绝回答某些问题。
 
在[[SimpleQA]]基准测试中,DeepSeek-R1 超越了 DeepSeek-V3,证明了其处理基于事实查询的能力。但是在中文 SimpleQA 基准上,DeepSeek-R1 的表现不如 DeepSeek-V3,主要由于安全强化学习(safety RL)导致模型拒绝回答某些问题。
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* FRAMES 是一项评估模型在长上下文环境中问答能力的基准测试,旨在检测其文档分析和信息提取能力。DeepSeek-R1 在该测试中取得了 82.5% 的准确率,远超 DeepSeek-V3,展现了其在复杂文档分析任务中的显著优势。
      
====指令执行与规范化输出====
 
====指令执行与规范化输出====

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