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DeepSeek-R1震撼发布:开源推理大模型性能直逼OpenAI o1,革新AI推理新范式

2026/1/11
DeepSeek-R1震撼发布:开源推理大模型性能直逼OpenAI o1,革新AI推理新范式
AI Summary (BLUF)

DeepSeek正式发布开源推理大模型DeepSeek-R1,性能对标OpenAI o1正式版。创新性地采用强化学习技术,在极少标注数据下显著提升模型推理能力,同时开源了从1.5B到70B的蒸馏小模型,为AI推理领域带来突破性进展。

就在刚刚,DeepSeek正式发布了其革命性的推理大模型DeepSeek-R1,并同步开源了模型权重!这一重磅发布标志着中国AI企业在推理模型领域迈出了里程碑式的一步。

三大核心亮点

1. 开源DeepSeek-R1推理大模型

DeepSeek-R1在数学、代码、自然语言推理等关键任务上,性能表现与OpenAI o1正式版不相上下。这意味着开源社区现在拥有了能与顶级闭源模型抗衡的推理工具!

2. 创新性的DeepSeek-R1-Zero

DeepSeek-R1-Zero采用了全新的训练范式:直接从预训练模型进行强化学习,跳过了传统的监督微调(SFT)阶段。这种“零SFT”方法展示了模型仅通过RL就能实现强大推理能力的惊人潜力。

3. 高效蒸馏小模型

通过DeepSeek-R1的输出,团队成功蒸馏了6个不同规模的小模型(1.5B、7B、8B、14B、32B、70B),其中32B和70B模型在多项能力上已经能够对标OpenAI o1-mini

技术突破:强化学习驱动的推理革命

DeepSeek-R1在后训练阶段大规模应用了强化学习技术,在仅有极少标注数据的情况下,极大提升了模型的推理能力。这种创新方法不仅降低了训练成本,还开辟了AI模型训练的新路径。

训练方法对比

模型 训练方法
DeepSeek-R1-Zero 直接在基座上RL(无SFT)
DeepSeek-R1 冷启动SFT → RL → COT + 通用数据SFT
蒸馏小模型 使用80万数据进行SFT

DeepSeek-R1-Zero:强化学习的奇迹

性能飞跃

AIME 2024基准测试中,DeepSeek-R1-Zero通过RL训练,pass@1分数从最初的15.6%跃升至71.0%,达到了与OpenAI-o1-0912相当的水平。更令人惊叹的是,通过多数投票,其性能可进一步提升至86.7%,超越了OpenAI-o1-0912

“顿悟时刻”现象

在训练过程中,研究人员观察到了有趣的“顿悟时刻”——模型学会了为复杂问题分配更多思考时间,并能够重新评估初始方法。这种拟人化的思考过程展现了RL训练带来的意外惊喜。

DeepSeek-R1:四阶段训练流程

为了进一步提升性能和可读性,团队设计了四阶段训练流程:

  1. 冷启动阶段:使用数千个高质量长上下文数据进行微调,解决可读性问题
  2. 面向推理的RL:应用强化学习增强推理能力,引入语言一致性奖励
  3. 拒绝采样和SFT:收集约80万个样本进行监督微调
  4. 通用能力增强:加入写作、角色扮演等非推理任务数据

蒸馏技术:让小型模型也具备强大推理能力

通过直接使用DeepSeek-R1的80万SFT数据对QwenLlama系列模型进行微调,成功为小型模型赋予了强大的推理能力。这种蒸馏方法显著提升了小模型在复杂任务上的表现,为边缘计算和移动端应用打开了新的大门。

开源生态建设

DeepSeek不仅开源了模型权重,还提供了详细的技术报告和完整的训练流程说明。这种开放的态度将极大推动整个AI社区的发展,让更多研究者和开发者能够基于这些先进技术进行创新。

未来展望

DeepSeek-R1的发布不仅是技术上的突破,更是开源AI生态建设的重要里程碑。随着推理模型的不断成熟,我们有理由相信,AI将在更多复杂任务中展现出人类级别的推理能力,为科学研究、工程开发、教育医疗等领域带来革命性变革。


技术资源

本文基于DeepSeek官方发布信息和技术报告编写,旨在为读者提供最新、最准确的AI技术动态。

Data Analysis

模型/方法 核心特点 关键性能/备注
DeepSeek-R1-Zero 创新训练范式:直接从预训练模型进行强化学习,跳过监督微调(SFT)阶段。 AIME 2024测试中,pass@1分数从15.6%跃升至71.0%,与OpenAI-o1-0912相当;多数投票下可达86.7%。
DeepSeek-R1 采用四阶段训练流程(冷启动SFT → RL → 拒绝采样SFT → 通用能力增强)。 在数学、代码、自然语言推理等任务上,性能与OpenAI o1正式版不相上下。
蒸馏小模型 (32B/70B) 使用DeepSeek-R1的80万SFT数据对Qwen/Llama系列模型进行微调。 在多项能力上可对标OpenAI o1-mini
传统方法 (对比) 通常包含监督微调(SFT)阶段后再进行强化学习(RL)。 文中作为背景与DeepSeek-R1-Zero的“零SFT”方法进行对比。

Source/Note: Based on the provided text summarizing the DeepSeek-R1 release and its technical report.

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