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→事实性问答
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。
* 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。
====遵循格式指令的能力====
====遵循格式指令的能力====