一文了解 DeepSeek R1 模型：AI 推理领域的革命性突破

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。

一、DeepSeek-R1 的核心亮点

1. 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。

2. 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。

3. 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。

二、DeepSeek-R1 的技术创新

1. 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。

2. 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。

3. 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。

三、DeepSeek-R1 的性能表现

1. 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%）

2. 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。

四、DeepSeek-R1 的应用场景

1. 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。

2. 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。

3. 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。

五、DeepSeek-R1 的行业影响

1. 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。

2. 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。

3. 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。

总结

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！

最后

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