硅基流动：关于 DeepSeek-R1 API 的评测，至少有 7 个误区

157 0 0

文章摘要

随着硅基流动等平台上线DeepSeek-R1，市面上出现了大量关于API服务的评测文章，但这些评测往往存在诸多误区，导致结论不一致甚至相互矛盾。评测API服务时，测试要素和对齐条件的不一致是导致结果偏差的主要原因。即使专家级评测者，若考虑不周，也可能得出不准确的结论，进而误导用户并影响模型服务供应商的品牌声誉。

首先，关于“第三方R1降智”的误区，用户不应将API与App/网页端的效果直接对比，而应确保测试时系统提示词、超参数等指标一致。市面上知名的第三方平台部署的都是“满血版R1”，用户感受的差异主要源于模型输出的随机性及平台配套功能的差异，而非模型本身的问题。此外，市面上基本不存在“非满血版R1”，服务商也没有动机“以次充好”。

其次，关于“官方R1是原版，第三方是量化版”的误区，DeepSeek官方开源的R1权重本身就是FP8量化，市面上没有所谓的官方特供版。不同量化方案在实际场景中各有收益，但无法证明各平台提供的DeepSeek-R1 API能力存在明显差异。双盲测试是较为公平的评测方式，若用户在日常场景中感觉不出区别，可认为这些平台的模型精度一致。

关于“云平台API不能联网、上传文件”的误区，大模型本身并不天然支持这些功能，而是需要平台/应用方进行额外开发。推理云服务提供商主要面向开发者，而Chatbot等应用则直接面向C端用户，因此功能对比不应混为一谈。目前，多数云服务平台已开始提供这些功能，硅基流动也在内测中。

在“硅基流动的R1输出乱码”的误区中，硅基流动的API支持调整Temperature，但部分平台不支持，导致测试时输出效果不一致。若将所有平台的Temperature设置为0，硅基流动的API输出效果可能变差，但这并非模型本身的问题，而是测试条件设置不当。

关于“第三方API答题准确率有显著差异”的误区，单次或几次测试结果充满随机性，无法准确反映模型的实际能力。多次测试取平均后，知名平台的准确率并无显著差异。人工盲评是目前测试各平台DeepSeek-R1 API准确性的最优方案，双盲测试被业内视为最具代表性的评测方式。

此外，关于“第三方API推理字数太少”的误区，模型输出长度并不等同于精度，单次测试结果无法作为判断依据。模型输出越长并不一定意味着逻辑延展性更强，评测时应避免以字数作为衡量标准。

最后，关于“硅基流动的R1测试时无响应”的误区，单次或几次API效果与速度测试的结果存在较大误差，较为公平的方式是测试多次取平均值。硅基流动提供了普通版和Pro版R1，普通版在高峰期可能出现资源紧张的情况，建议对稳定性有较高要求的用户使用Pro版。

总之，API评测需要严谨的测试条件和多次验证，避免单次测试的随机性误导结论。评测者应确保测试条件一致，并通过双盲测试等方式得出更为客观的结论。