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网址 ：DeepSeek 官方网站
2025 年 1 月 20 日，DeepSeek 发布了全新的开源推理大模型 DeepSeek-R1 。
这一模型在数学、编程和推理等多个任务上达到了与 OpenAI o1 相当的表现水平，同时将 API 调用成本降低了 90-95% 。
这一发布不仅引发了 AI 圈的广泛关注，更让 DeepSeek 成为了 OpenAI 的有力竞争者。
- 纯强化学习的突破
DeepSeek-R1 的最大亮点在于其训练方法。
DeepSeek-R1-Zero 是首个完全通过强化学习（RL）训练的大型语言模型 ，无需依赖监督微调（SFT）或人工标注数据。
这一突破验证了仅通过奖励信号，模型也能发展出强大的推理能力。
在 AIME 2024 数学测试中：
- • 准确率从 15.6% 提升至 71.0%。
- • 使用多数投票机制后达到了 86.7%，接近 OpenAI o1-0912 的水平。
- 冷启动与强化学习的结合
为了进一步提升模型性能，DeepSeek-R1 引入了冷启动数据，结合强化学习进行训练。
- • 解决了 R1-Zero 在可读性和语言混合方面的局限性。
- • 显著提升了模型的推理能力。
- 开源与低成本
DeepSeek-R1 采用 MIT 许可协议，完全开源 ，并提供了六个蒸馏版本（1.5B 至 70B），适合不同规模的开发者使用。
- • API 定价：
- • 每百万输入 tokens：1 元（缓存命中）/ 4 元（缓存未命中）。
- • 输出 tokens：16 元。
与 OpenAI o1 相比，API 调用成本显著降低。
- GRPO 算法框架
DeepSeek 开发了 GRPO（Group Relative Policy Optimization）算法 ，通过群组相对优势估计优化策略网络。
- • 避免了传统方法中 Critic 网络的高计算开销。
- 奖励机制设计
模型的奖励机制包括：
- • 准确性奖励
- • 格式奖励
- • 语言一致性奖励
这种多层次奖励设计确保了模型在推理任务中的高效性和可读性。
- 训练模板与结构化输出
DeepSeek-R1 采用 “思考-回答”双阶段训练模板 ：
- • 模型需先展示推理过程，再提供最终答案。
- • 设计优势：
- • 推理过程可追踪。
- • 为奖励计算提供了明确基准。
- 基准测试成绩
- • AIME 2024 ：79.8%（OpenAI o1：79.2%）
- • MATH-500 ：97.3%（OpenAI o1：96.4%）
- • Codeforces 评分 ：2029（OpenAI o1：2061）
- • MMLU ：90.8%（OpenAI o1：91.8%）
- 蒸馏模型的优异表现
蒸馏后的 32B 和 70B 版本 在多个基准测试中表现优异，甚至超越了 OpenAI o1-mini 。
- 数学与逻辑推理
DeepSeek-R1 能够高效解决复杂数学问题，适用于教育、科研等领域。
- 代码生成与优化
在编程任务中，DeepSeek-R1 表现出色：
- • 生成高质量代码。
- • 优化现有代码库。
- 科学研究与问答
模型在科学问题解答和假设生成方面展现了强大的能力，为研究人员提供了有力支持。
- 开源社区的推动
DeepSeek-R1 的开源和低成本策略，为开发者提供了强大的工具，推动了 AI 技术的普及和创新。
- 对 OpenAI 的挑战
DeepSeek-R1 的性能和定价策略，使其成为 OpenAI 的有力竞争者，可能改变 AI 行业的竞争格局。
- 未来展望
随着 DeepSeek-R1 的广泛应用：
- • AI 推理能力将进一步提升。
- • 推动更多行业实现智能化转型。
DeepSeek-R1 的发布标志着 AI 推理领域的一次重大突破。
通过创新的训练方法、开源策略和低成本定价：
- • DeepSeek 不仅挑战了 OpenAI 的领先地位，还为 AI 技术的普及和发展注入了新的活力。
- • 未来，DeepSeek-R1 有望在更多领域展现其强大的潜力，推动 AI 技术的广泛应用。
DeepSeek：让开源大语言模型超越闭源成为可能！
DeepSeek-R1 模型是开源的，大家可以直接将大模型安装到本地把玩。
链接： https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1
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