DeepSeek R1 si aggiorna: l'IA cinese adesso ragiona meglio e sbaglia meno

DeepSeek ha pubblicato discretamente un aggiornamento del suo modello di ragionamento R1, chiamato DeepSeek-R1-0528. L'azienda cinese ha caricato la nuova versione sul repository Hugging Face, mantenendo la stessa discrezione che aveva caratterizzato il lancio originale del modello R1 a gennaio. Con il nuovo modello vengono migliorate drasticamente le capacità di elaborazione, con prestazioni che si avvicinano a quelle di modelli flagship come OpenAI o3 e Google Gemini 2.5 Pro.

Le modifiche apportate al modello derivano dall'utilizzo di maggiori risorse computazionali e dall'implementazione di meccanismi di ottimizzazione algoritmica durante la fase di post-training. Secondo la documentazione ufficiale, DeepSeek-R1-0528 mantiene l'architettura Mixture-of-Experts (MoE) basata su DeepSeek-V3, con 671 miliardi di parametri totali di cui circa 37 miliardi attivi per ogni token di inferenza.

DeepSeek-R1-0528 ufficiale: benchmark e confronti con la concorrenza

I risultati sui benchmark mostrano progressi notevoli rispetto alla versione precedente: su AIME 2025, l'accuratezza è salita dal 70% all'87,5%, a testimonianza di una maggiore profondità di ragionamento. Il modello aggiornato impiega in media 23.000 token per domanda rispetto ai 12.000 della versione precedente, indicando un processo di elaborazione più approfondito e strutturato. Anche nelle prove di programmazione su LiveCodeBench, le prestazioni sono migliorate dal 63,5% al 73,3%, mentre nel difficile test "Humanity's Last Exam" i risultati sono più che raddoppiati, passando dall'8,5% al 17,7%.

Anche le capacità di ragionamento matematico hanno registrato progressi particolarmente evidenti: nel test HMMT 2025, l'accuratezza è aumentata dal 42% al 79,4%, quasi raddoppiando le prestazioni. Per quanto riguarda i test di conoscenza generale come GPQA Diamond, il modello ha raggiunto l'81% di accuratezza rispetto al precedente 71,5%. È importante notare, inoltre, che è stato significativamente ridotto il tasso di allucinazioni, con l'output che adesso è più affidabile, a detta degli sviluppatori.

Il nuovo modello supporta un contesto esteso fino a 128K token, testato in alcuni casi fino a 164K token, quindi numeri di gran lunga superiori rispetto ai limiti di contesto di poche migliaia di token dei modelli di generazioni precedenti. La capacità di elaborare documenti molto estesi o basi di codice complete in una singola sessione risulta cruciale per compiti di ragionamento multi-step e generazione di codice complessi. DeepSeek-R1-0528 è disponibile gratuitamente sul sito web di DeepSeek, anche se richiede un numero di telefono o un account Google per l'accesso.

L'azienda ha anche rilasciato una versione distillata più piccola, DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B, costruita utilizzando come base il modello Qwen3-8B di Alibaba. La versione distillata, pur essendo meno capace della controparte completa, richiede significativamente meno risorse computazionali: può funzionare su una singola GPU con 40-80GB di RAM, mentre il modello completo necessita di circa una dozzina di GPU da 80GB. Entrambe le versioni sono rilasciate sotto licenza MIT, permettendo l'uso commerciale senza restrizioni.