DeepSeek 的 R1 模型没有公开披露具体的精确率和召回率指标，因为这些值很大程度上取决于任务、数据集和使用的评估框架。精确率衡量模型正面预测中有多少是正确的（例如，正确识别垃圾邮件），而召回率量化了模型捕获了多少实际的正例（例如，检测数据集中的所有恶意软件）。在没有官方基准的情况下，开发人员必须使用特定领域的数据自行评估这些指标。例如，在文本分类任务中，精确率可能反映 R1 的主题标签与真实值匹配的频率，而召回率将表明它是否遗漏了有效的标签。性能将因代码生成、摘要或问答等应用而异。
有几个因素会影响 R1 的精确率和召回率。首先，数据集质量很重要：有偏差或嘈杂的训练数据会扭曲结果。如果 R1 在不平衡的数据上训练（例如，技术文档多于休闲语言），它对非正式查询的召回率可能会受到影响。其次，任务复杂性会影响结果。在代码生成中，高精确率确保语法正确的代码，而召回率可能衡量它是否处理了边缘情况。第三，温度设置或后处理过滤器等配置选择可以权衡精确率和召回率。例如，降低分类的置信度阈值可能会提高召回率（捕获更多真阳性），但会降低精确率（包括假阳性）。开发人员应根据其用例的误差容限试验这些参数。
要评估 R1，开发人员应定义明确的测试用例。例如，在检索增强的问答系统中，可以通过验证 100 个采样答案的准确性来测试精确率，而召回率可能涉及检查 R1 是否回答了预定义列表中的所有问题。诸如混淆矩阵或 F1 分数（平衡精确率和召回率）之类的工具可以形式化此分析。如果 R1 在医疗诊断测试中达到 90% 的精确率但 70% 的召回率，则开发人员可能会优先对罕见疾病进行微调以提高召回率。始终针对真实世界的数据进行验证：在合成数据上具有 95% 精确率的模型在生产中可能会表现更差。定期针对更新的数据集进行基准测试，并迭代提示工程或微调将有助于优化这些指标以用于特定应用。