DeepSeek - R1在全球范围内经历了网友的实战测试，其性能得到了验证。这一事件引起了广泛关注，无论是其在性能上的表现，还是由此带来的商业机会，都吸引了众多关注。
高昂配置与之对比
为确保模型运行无阻，部分人士投入了巨额资金购买硬件设备。例如，有人投资超过十万元，购买了七台M4 Pro Mac mini和一台M4 Max Macbook Pro，搭建了一套家庭级超级计算机。该系统显存总量高达496G（64G*7+48G），仅支持4bit量化版本的运行。而另一些人则选择了R1数据蒸馏版Qwen 1.5B的小型模型，该模型体积小巧，可在浏览器中运行，且每秒可生成60个tokens。这些选择凸显了在资源投入方面的明显差异。面对用户需求的多样性，不同模型各有优势，一方面追求性能的极致，另一方面则注重操作的便捷性。
榜单测试情况
测试数据表明，DeepSeek - R1在多个评测榜单中有所表现。在LiveBench与LiveCodeBench等评测平台上，由于其测试内容持续更新，其认可度相对较高。DeepSeek - R1的性能介于o1 - preview与o1之间，仅在数据方面略胜一筹。不过，考虑到其成本仅为o1的1/30，这一对比发生了变化。在另一项测试中，o1系列的ARC - AGI测试结果分为公开和私有数据两部分。DeepSeek - R1在私有数据上解决了15.8%的问题，是DeepSeek - V3的两倍多；在公开数据上解决了20.5%的问题，比DeepSeek - V3高出约46%。尽管DeepSeek - R1的整体表现与o1 - preview相近，但略逊一筹。然而，从成本角度看，o1系列每题成本至少10元，而R1只需几毛钱，这种差异显著。
PlanBench测试结果
在PlanBench测试中，任务规划能力的评估再次遭遇了相似状况。Xeophon开发者进行的个人测试中，DeepSeek - R1的表现在o1 - preview之上。本次测试中，R1的数据蒸馏版Qwen 32B与DeepSeek - V3、GPT - 4o及Gemini Flash呈现了相近的水平。这些测试结果展示了DeepSeek - R1在众多测试中均表现出色，特别是在某些特定任务上显示出显著优势。
短板所在
DeepSeek - R1在多轮测试中表现出色，但并非完美无缺。目前遇到的主要挑战是其上下文窗口长度有限，这限制了其处理长文本的能力。这种限制可能对其在特定高级应用场景或复杂任务中的表现产生负面影响，因此迫切需要对其进行优化和升级。
商业机会呈现
对DeepSeek - R1的当前状况进行分析，我们发现其中蕴含着新的商业潜力。有观点提出，在DeepSeek - R1上可以构建一个新平台，并实施类似于OpenAI的强化微调方法。这种做法在短期内被视为一个巨大的商机。只要具备合适的数据和微调技术，DeepSeek - R1有望在特定任务上取得显著成效，进而扩大其在商业应用领域的应用范围。
DeepSeek - R1的商用潜力能否凭借其优异的性能和成本优势实现重大进展？我们诚挚邀请读者在评论区发表意见，同时期待您对本文的点赞与分享。
