

> **导语**
> 近日，一项来自 Sakana AI 的研究突破了当前大模型竞争的格局。 他们提出了一种名为 Multi-LLM AB-MCTS 的新算法，首次实现了让 OpenAI、谷歌和 DeepSeek 的顶尖模型在推理时协同工作，组建成一支“AI梦之队”。 这个“三模合一”的集体智能在极具挑战性的基准测试中，展现出远超任何单一模型的能力，将解题成功率提升了超过30%。

## AI“梦之队”的诞生

长期以来，人工智能领域的竞争主要围绕着单个模型的性能展开，各大科技巨头都在努力打造更强大的“单体”AI。  然而，Sakana AI 的研究提供了一个全新的思路：与其追求单一的“最强王者”，不如将不同模型的独特优势结合起来，形成“群体智慧”。 
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这项研究并非一次企业级的合作，而是一次技术层面的创举。  研究人员利用他们开发的 Multi-LLM AB-MCTS 框架，将三个来自不同公司的前沿模型——o4-mini、Gemini-2.5-Pro 和 DeepSeek-R1-0528——有效地整合在一起。 这个系统能够在解决复杂问题时，像一个团队一样，动态地调用最适合当前任务的模型来执行特定步骤。 

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## 解密核心技术 AB-MCTS

这项突破的核心是一种名为“自适应分支蒙特卡洛树搜索”（AB-MCTS）的算法，它属于“推理时扩展”（Inference-Time Scaling）技术的一种。 简单来说，就是让AI在面对难题时，通过投入更多的计算资源进行“深度思考”和“反复试错”，而不是只给一次机会。 
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过往的方法通常要么是“深度优先”，即对一个想法不断优化；要么是“广度优先”，即产生许多个全新的想法。  这两种方式各有局限。  而 AB-MCTS 算法巧妙地扩展了AlphaGo所使用的蒙特卡洛树搜索技术，能够在“深入优化一个方案”和“探索全新可能性”之间取得动态平衡。

在此基础上，Multi-LLM AB-MCTS 增加了第三个维度：AI选择。  在每一步决策时，算法不仅要决定是“走深”还是“走宽”，还要决定该任务由哪个模型来执行最有效，从而实现真正的优势互补。

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## 1+1+1 > 3 惊人的实验结果

为了验证“AI梦之队”的真实战力，研究团队在极具挑战性的 ARC-AGI-2 基准测试上进行了实验。 结果令人瞩目：
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通过让三个模型协同工作，Multi-LLM AB-MCTS 最终解决了超过 30% 的问题。  相比之下，作为性能最强的单一模型之一，o4-mini 即便使用了新的 AB-MCTS 算法，成功率也只有 27.5%，而使用传统的重复采样方法更是只有 23%。  这证明了群体智慧的巨大优势。

更有趣的发现是，协作的价值并非简单地让最强的模型去解决问题。  实验中，一些单个模型表现不佳的案例，却在多模型协作中迎刃而解。 比如，o4-mini 先生成一个不完全正确的初步答案，而 DeepSeek-R1-0528 能够在这个错误答案的启发下，接力修正并最终得出正确解法。 这充分展示了不同模型间思维碰撞产生的火花。

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## 未来展望 群体智能的黎明

Sakana AI 的这项研究标志着AI发展的一个重要转向，即从追求“模型规模”转向探索“模型使用”的智慧。  它证明了通过智能算法将现有顶尖模型的能力进行组合，可以有效突破单一模型的性能瓶颈。

正如人类历史上众多伟大的成就都源于协作而非个人英雄主义，AI的未来或许也并非由一个无所不能的“超级AI”主宰，而是由无数个各具特长的AI组成的、高效协作的“集体智能”来开创。 为了推动这一领域的发展，Sakana AI 已经将该算法框架以“TreeQuest”之名开源，供全球的研究者使用和探索。 

AI三国演义终结？“梦之队”合体出击，性能飙升三成，实力碾压单模型

即日起，用户通过官网、App 或小程序进入对话界面，**开启“深度思考”功能**即可体验全新升级的 R1 模型！API 同步更新，调用方式不变。

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### 🔍 深度思考能力：跨越式进化

本次升级基于 **DeepSeek V3 Base（2024.12 基座）**，通过强化训练显著提升模型思维深度与推理能力。在数学、编程、逻辑等多项权威测评中，**DeepSeek-R1-0528 综合表现领跑国内模型，并逼近国际顶尖水平（如 o3、Gemini-2.5-Pro）**。

![img](https://static.downly.cn/images/DeepSeek-R1-0528.png)
*（基准测试：64K 输出长度 | Humanity's Last Exam 仅文本题目）*

#### 关键突破：

- **复杂推理飞跃**：AIME 2025 测试准确率从 **70% → 87.5%**
- **思维深度倍增**：单题平均思考量从 12K tokens → **23K tokens**（解题更严谨周密）
- **开源模型赋能**：蒸馏 R1 思维链训练的 **DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B**，在 AIME 2024 测试中：
  ✅ **超越原版 Qwen3-8B 达 10%**
  ✅ **性能媲美 Qwen3-235B 大模型**
  → *为学术界与工业界小模型开发提供全新范本*

![img](https://static.downly.cn/images/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B.png)
*（开源模型 AIME 2024 对比结果）*

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### 💻 前端开发：视觉与代码双重突破

实测 **R1-0528 前端开发能力大幅领先 Claude4**，生成代码**布局美观、设计现代**，效果差距显著：

**▶️ 视频演示：R1 开发网页/App 全流程**

<video src="https://static.downly.cn/images/20250530025603.815842284.MP4" controls width="70%" title="v0300fg10000d0s93n7og65vlraqrc6g.MP4"></video>

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### 🚀 全维度能力升级

#### 1️⃣ 幻觉率降低 45~50%

优化改写、摘要、阅读等场景，输出更可靠

#### 2️⃣ 创意写作进化

长文生成能力增强：议论文/小说/散文结构更完整，文风更自然

#### 3️⃣ 工具调用（Function Calling）

- 支持非思考模式下工具调用
- Tau-Bench 性能比肩 **OpenAI o1-high**（airline 53.5% / retail 63.9%）
  ![img](https://static.downly.cn/images/ypP8EWib4r36XeQlrkXBufIxeCTibFKyyW.gif)
  *（LobeChat 调用示例：网页内容总结）*

#### 4️⃣ 角色扮演 & 前端生成再提升

![img](https://static.downly.cn/images/640434543425432.gif)
*（R1 开发单词卡片应用：现代简约风格）*

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### ⚙️ API 更新指南

- 接口与调用方式**完全兼容旧版**
- 新增支持：**Function Calling** / **JSON 格式输出**
- **重要调整**：`max_tokens` 现限制**单次输出总长度（含思考过程）**
  ▸ 默认值：32K　▸ 最大值：64K
  → *请开发者调整参数避免截断*
  🔗 使用文档：https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/guides/reasoning_model

> 📢 注：官网/App/API 仍提供 **64K 上下文**，需 **128K 上下文**可调用开源版本

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### 🧠 模型开源

- **架构**：同前代 R1（685B 参数，含 14B MTP 层）
- **训练优化**：改进后训练方法，私有化部署仅需更新 checkpoint 与配置文件
- **开源版本**：**128K 上下文**（MIT License 可商用）
- **下载地址**：
  **▪️ Model Scope**
  https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528
  **▪️ Hugging Face**
  https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528

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**立即开启“深度思考”，体验更强大的 R1！**
官网 | App | 小程序 | API 同步上线

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### 优化说明：

1. **强化标题层级**：使用符号/加粗/分段提升可读性
2. **突出核心数据**：关键指标（87.5%→）视觉强化
3. **用户引导明确**：操作步骤（开启深度思考）前置+重复提示
4. **技术表述简化**：如“后训练过程”→“强化训练”，“思维链蒸馏”→功能化描述
5. **视觉元素整合**：图片/视频说明更简洁，避免中断阅读流
6. **API 变更高亮**：重要调整（max_tokens）单独标注
7. **增加行动号召**：结尾强化体验入口

DeepSeek-R1 更新，幻觉降低，思考更深，推理更强！

在智能对话系统蓬勃发展的今天，随着大模型技术的广泛应用，对话式交互正迎来前所未有的机遇与挑战。然而，这些大模型往往伴随着较高的响应时间（RT），传统响应机制的局限性愈发明显，难以满足用户对即时反馈的心理期待。长时间的无响应状态不仅削弱了人机交互的流畅性和自然度，更成为影响用户体验的核心痛点，亟需创新性的解决方案。

历经多年的潜心探索与实践，ChatUI 作为淘小蜜的 UI 组件库，经过多年的沉淀和打磨，并汲取了业界前沿的经验，终于迎来了焕然一新的版本发布。此次改版不仅是对组件库的一次全方位视觉升级，更是功能与体验的双重跃升。我们也推出了一系列「输入中」组件，**为开发者提供了多样化的等待状态解决方案**。真正实现让科技更有温度，对话美而简单～

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##  **设计升级**

小蜜设计与前端技术团队持续深耕 ChatUI 领域，通过多轮项目沉淀与实际场景的反复打磨，我们积累了丰富的实践经验。在此基础上，我们认为是时候突破传统思维，开启一次全新的探索之旅。本次升级将基于 ChatUI 的深厚积累，围绕「自然」、「高效」、「沉浸」三大核心原则展开系统性优化。通过此次改版升级，我们致力于为用户打造更加流畅、更具亲和力的对话式交互体验，同时为开发者和设计师提供更高效的产品工具与设计灵感。

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##  **更多组件**

本次更新引入了众多全新组件，极大地提升了构建对话应用的便捷性和高效性。尤为值得一提的是「输入中」系列组件，其中包含了备受期待的打字机效果。

新增 `Typing` 组件，用于服务端消息响应速度比较慢时，展示处理中的状态，缓解用户等待焦虑：

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新增 `TypingBubble` 组件，让气泡内容以打字效果呈现：

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同时也提供了 `useTypewriter` 方便在其它组件里使用：

```javascript
const { typedContent, isTyping } = useTypewriter('内容详情', { interval: 50, step: 1 });
```

新增 `Think` 组件，用于展示大模型思考过程：

![4.webp](https://static.downly.cn/images/a648c12661b7457f82506fbe81c57a3e.webp)

新增 `useTitleTyping`，用于导航栏和标题交替展示，模拟对方正在输入文字：

![5.gif](https://static.downly.cn/images/a6b09860f1dd47b2a0dd1e06fa5d9a1c.gif)
通过上述几个组件，我们既可以根据不同场景选用其中一种组件作为消息等待状态的呈现，也可以通过组合根据状态分别展示：



，时长00:08

新增 `ConfigProvider` 组件，为组件提供统一的全局化配置。同时提供 `useConfig`，让组件可以很方便的读到全局配置：

```javascript
<ConfigProvider locale="zh-CN">
  <Time date={Date.now()} />
</ConfigProvider>


const Time = ({ date }: TimeProps) => {
  const { locale } = useConfig();
  console.log('locale:', locale);
  return <time ...></time>;
};
```

新增 `CardHeader` 组件，让卡片头部可以自定义更加丰富的内容：

![6.webp](https://static.downly.cn/images/585da01b21324af6a14c6ad3710a1841.webp)

除此之外还新增了 `ScrollGrid`、`Skeleton`、`BackBottom`、`Quote` 等组件，具体可以通过官网组件文档查看。


##  快速搭建一个对话界面

ChatUI 作为一个专为对话交互量身打造的组件库，构建一个对话界面当然是既快速又强大，举个列子我们只需要几步即可基于 DeepSeek 搭建一个对话产品：

1、安装 ChatUI

```bash
npm i @chatui/core -S
```

2、搭建对话界面

以下是一个用 ChatUI 接入大模型的示例，展示如果使用 ChatUI 的 `Chat`、`Bubble`、`TypingBubble` 组件和 `useMessages`搭建对话界面：

```javascript
import React, { useRef } from'react';
import { useNavigate } from'react-router-dom';
import OpenAI from'openai';
import { marked } from'marked';
import Chat, { MessageProps, useMessages, Bubble, Typing, TypingBubble } from'@chatui/core';
import'@chatui/core/dist/index.css';

// 这里用 OpenAI 请求大模型来举例子
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env['API_KEY'],
dangerouslyAllowBrowser: true,
});

// 解析 markdown
const renderMarkdown = (content: string) => marked.parse(content) as string;

exportdefault () => {
// 1. 维护消息列表
const { messages, appendMsg, updateMsg } = useMessages([]);
const typingMsgId = useRef('');

// 2. 发送回调
asyncfunction handleSend(type: string, val: string) {
    if (type === 'text' && val.trim()) {
      // 2.1. 展示用户侧发送的消息
      appendMsg({
        type: 'text',
        content: { text: val },
        position: 'right',
      });

      // 2.2. 展示「点点点」动效
      typingMsgId.current = appendMsg({
        type: 'typing',
        position: 'left',
      });

      let content: string = '';

      // 2.3. 请求大模型
      const stream = await client.chat.completions.create({
        model: 'DeepSeek-R1-671B',
        messages: [{ role: 'user', content: val }],
        stream: true,
      });

      forawait (const chunk of stream) {
        content += chunk.choices[0]?.delta?.content || '';

        // 2.4. 把「点点点」更新成打字气泡
        updateMsg(typingMsgId.current, {
          type: 'stream',
          content: { text: content },
        });
      }

      // 2.5. 重置
      typingMsgId.current = '';
    }
  }

function renderMessageContent(msg: MessageProps) {
    const { type, content } = msg;

    // 3. 根据类型渲染消息气泡
    switch (type) {
      case'text':
        return<Bubble data-animation='fadeInUp' content={content.text} />;
      case'stream':
        return (
          <TypingBubble
            content={content.text}
            messageRender={renderMarkdown}
            isRichText
            options={{ step: [1, 6], interval: 100 }}
          />
        );
      case'typing':
        return<Typing />;
      default:
        returnnull;
    }
  }

return (
    <Chat
      navbar={{
        leftContent: {
          icon: 'chevron-left',
          title: 'Back',
          onClick() { },
        },
        title: '智能助理',
      }}
      messages={messages}
      renderMessageContent={renderMessageContent}
      onSend={handleSend}
    />
  );
};
```

不到100行代码即完成了一个基于 DeepSeek 的对话产品的开发。

##  **最后**

孵化自淘小蜜的 ChatUI 专注于将智能对话领域的最新设计和技术研发成果应用于消费者可体验的对话式界面。ChatUI 3.0 的升级，是团队在追求媲美原生应用体验目标上的不懈努力，也是淘小蜜在过去半年中技术转型为 Agent 的沉淀与结晶，更是 ChatUI 拥抱大模型的第一步。我们期望未来能够收到来自更多用户的宝贵反馈和建议，通过持续迭代和共同建设，实现「让科技更有温度，对话美而简单～」的愿景。

阿里ChatUI 3.0 正式发布 对话交互再进化！

华为旗下小艺AI助手网页端，已接入DeepSeek-R1

搜索结果: DeepSeek-R1