数据：
DeepSeek R1系列的发布包括三个模型：DeepSeek-R1-Zero、DeepSeek-R1，以及基于R1进行蒸馏的小型模型。R1-Zero直接使用强化学习，未应用微调，成功在多个基准测试中获得接近OpenAI-o1的成绩，且R1性能显著优于其他模型。DeepSeek通过冷启动数据和多阶段训练流程提升了模型的可读性和推理能力。此外，DeepSeek开放了API和多种模型权重，宣称其服务成本远低于OpenAI。
线索：
DeepSeek的创新点在于其使用纯强化学习的方式构建语言模型，降低了对传统监督数据的依赖。同时，通过将大型模型进行蒸馏，释放出灵活的小型模型，显著降低了使用成本。此举将可能在产业链引发竞争，改变当前大型语言模型的数据需求及成本结构，从而带来新的投资机会与合作模式。
正文：
DeepSeek V3于一个月前发布后，正式推出了R1系列模型，涵盖DeepSeek-R1-Zero、DeepSeek-R1以及通过蒸馏生成的小型模型。DeepSeek-R1-Zero直接通过强化学习（RL）训练，未使用过往的微调策略（SFT），在AIME2024和MATH-500基准测试中表现突出，接近OpenAI的o1系列。DeepSeek-R1则在此基础上引入了冷启动数据和多阶段RL训练，以改进模型的可读性和语言处理能力。
在训练过程中，DeepSeek-R1-Zero的平均成绩显著提高，显示出RL算法的有效性。不过，由于缺乏人类监督，R1-Zero在某些任务上可能出现混乱现象。为了解决这一问题，DeepSeek引入了数千条高质量的冷启动数据，以及增强型监督微调。
R1系列的核心在于其对待有监督数据的激进策略，DeepSeek通过对模型进行蒸馏利用市面上最优的Qwen与Llama架构，生成了多个小型模型，能够在部分任务上超过GPT-4等现有模型。这一过程优化了开发成本和计算资源的使用。
DeepSeek的模型与OpenAI的o系列形成对比，后者在对齐机制上保持较为保守的策略。DeepSeek选择了开放的模式，允许社区利用API和开源的模型进行创新和使用，带来更大的灵活性和可能性。整体来看，DeepSeek表现出的活力及其对模型能力的不断突破预示着其成为新一代语言模型发展的重要力量。
发布时间：
2025-01-21 10:18:00
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