首发！PPIO派欧云上线DeepSeek-R1-0528

今天凌晨，“小版本试升级”的 DeepSeek-R1-0528 在 Hugging Face 正式开源。

经 PPIO派欧云工程师测试，这个所谓的“小版本”更新在代码领域大幅增强，凭借简单朴素的提示词就能生成小游戏、图片、精美的网页，生成效果可媲美 Claude 3.7 甚至 Claude 4。

作为一站式 AIGC 云服务平台，PPIO 已经首发上线了 DeepSeek-R1-0528！

快速体验入口：https://ppio.cn/llm/deepseek-deepseek-r1-0528

同时，DeepSeek-R1-0528的价格与基本信息也一并发布：

一. DeepSeek-R1-0528 实测

根据实测体验来看，DeepSeek-R1-0528 最突出的更新主要有两大方面。

第一大更新是相比旧版本的 DeepSeek R1 天马行空的风格，DeepSeek-R1-0528 的风格有所收敛，“DeepSeek味道”不再那么明显，表达更加自然，能力也更加强大。

比如在文学创作层面，让 DeepSeek-R1-0528 “按照沈从文的风格写一篇端午节的文章”，在片刻思考后给出的回复如下：

第二大更新，可能也是本次最重要的更新，就是 DeepSeek-R1-0528 强大代码能力。用最简单朴素的提示词，直接通过代码生成任务结果，审美也非常在线。

提示词：端午节三天假期的北京旅游攻略，我住在中关村，应该怎么玩、吃什么？做成一个精美的网页。

提示词：Create a single HTML file containing CSS and JavaScript to generate an animated weather card. The card should visually represent the following weather conditions with distinct animations: Wind: (e.g., moving clouds, swaying trees, or wind lines) Rain: (e.g., falling raindrops, puddles forming) Sun: (e.g., shining rays, bright background) Snow: (e.g., falling snowflakes, snow accumulating) Show all the weather card side by side The card should have a dark background. Provide all the HTML, CSS, and JavaScript code within this single file. The JavaScript should include a way to switch between the different weather conditions (e.g., a function or a set of buttons) to demonstrate the animations for each. --thinking\_budget 4096

（创建包含CSS和JavaScript的单个超文本标记语言文件，以生成动画天气卡片。卡片应以不同的动画直观地表示以下天气条件：风：（例如，移动的云，摇曳的树，或风线）雨：（例如，落下的雨滴，形成的水坑）太阳：（例如，闪耀的光线，明亮的背景）雪：（例如，落下的雪花，积雪）并排显示所有的天气卡片卡片应具有深色背景。在此单个文件中提供所有超文本标记语言，CSS和JavaScript代码。JavaScript应包括一种在不同天气条件之间切换的方法（例如，一个函数或一组按钮），以演示每个条件的动画。--thinking\_budget4096）

提示词：直接输出一个在网页运行的小游戏，实现一个绿色的球在旋转的正十二边形内弹跳。小球应受到重力和摩擦力的影响，而且必须真实地从旋转的墙壁上弹起。

提示词：根据上传文档生成一张图片，文档是 PPIO 昨天发布的 LLM 应用开发平台选型指南。

实测体验 DeepSeek-R1-0528 的代码能力完全可以媲美 Claude 3.7 甚至 Claude 4。这意味着从今天开始，全球 AI 开发者可以用上一个 Claude 3.7 级别的“开源模型”，将对 AI 开发生态影响深远。

二 . 如何在 PPIO 使用 DeepSeek-R1-0528？

1. 直接在模型广场体验（无须代码）

到 PPIO派欧云官网注册后，找到模型广场下的 DeepSeek-R1-0528 模型直接进行体验。快速入口：https://ppio.cn/llm/deepseek-deepseek-r1-0528

2. 在第三方平台上集成 DeepSeek-R1-0528

除了在自己开发的应用程序中集成 API，你也可以直接通过第三方应用来调用 PPIO API 的能力。目前 PPIO 支持在 20+ 主流平台中调用平台模型，具体包括：

• 通用对话客户端：Chatbox、LobeChat、Nextchat、ChatHub、CherryStudio
• 通用AI助手：OpenManus、UI-TARS
• 代码开发工具：Cursor、CLINE
• 开发/ API 平台：Dify、OneAPI、RAGFlow、FastGPT
• 生产力套件集成：Word、WPS Office AI，这些是办公软件集成AI功能。
• 智能翻译工具：沉浸式翻译、欧路词典、流畅阅读、沉浸式导读。
• 知识管理工具：思源笔记、Obsidian、AnythingLLM

详细教程：https://ppio.cn/docs/third-party/overview

3. 在自己开发的应用程序中集成 API （针对开发人员）

通过 PPIO 的 API 接口，将 DeepSeek-R1-0528 无缝集成到你的应用程序、工作流或聊天机器人。PPIO 提供多语言 SDK（cURL、Python、JavaScript 等）。

如果是单轮或多轮对话应用、轻量集成、普通 chatbot 项目，可直接调用 API。以 Python 为例：

from openai import OpenAI
base_url = "https://api.ppinfra.com/v3/openai"
api_key = "<您的 API Key>"
model = "deepseek/deepseek-r1-0528"
client = OpenAI(
    base_url=base_url,
    api_key=api_key,
)
stream = True # or False
max_tokens = 1000
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Hi there!",
        }
    ],
    stream=stream,
    extra_body={
    }
  )
if stream:
    for chunk in chat_completion_res:
        print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
    print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
  

主要特点：

• OpenAI 兼容接口：使用 /v3/openai 统一接口，兼容 openai.ChatCompletion 调用方式。
• 无需部署模型：无需管理模型权重或基础设施，后端完全托管。
• 输出方式：支持流式和一次性返回

如果是构建复杂的多代理工作流，比如使用 OpenAI Agents SDK，可以按照以下方式操作：

（1）前置条件：获取 API Base URL 以及 PPIO LLM API key；

（2）设置 Python 环境并安装 Agents SDK，输入以下代码即可完成操作：

python -m venv env
source env/bin/activate
pip install openai-agents==0.0.7

以输出功能为例。运行前，请确保已设置 PPIO API KEY 和 DeepSeek-R1-0528 环境变量。

import os
from openai import AsyncOpenAI
from agents import (
    Agent,
    Runner,
    set_default_openai_api,
    set_default_openai_client,
    set_tracing_disabled,
)
BASE_URL = "https://api.ppinfra.com/v3/openai"
API_KEY = "在此处粘贴 PPIO 官网的 API Key" #此处需修改
MODEL_NAME = "deepseek/deepseek-r1-0528"
# 基于PPIO不支持responses API，因此我们使用chat completions API作为示例
set_default_openai_api("chat_completions")
set_default_openai_client(AsyncOpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=API_KEY))
# 在此示例中禁用追踪# 如需使用自定义追踪处理器，请参考：https://openai.github.io/openai-agents-python/tracing/#external-tracing-processors-list
set_tracing_disabled(disabled=True)
agent = Agent(name="Assistant",
              instructions="You are a helpful assistant", model=MODEL_NAME)
result = Runner.run_sync(
    agent, "Write a haiku about recursion in programming.")
print(result.final_output)
#输出示例：
# Code within the code,
# Functions calling themselves,
# Infinite loop's dance.