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DeepSeek r1:DeepSeek推出的開源推理大模型,性能對(duì)標(biāo)OpenAI o1

什么是DeepSeek R1?

DeepSeek R1是中國人工智能公司深度求索(DeepSeek)推出的開源推理大模型,通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的技術(shù)路徑,在數(shù)學(xué)、代碼和自然語言推理等復(fù)雜任務(wù)中達(dá)到與Openai的o1正式版相當(dāng)?shù)男阅埽?span style="text-indent: 2em;">尤其在推理任務(wù)上表現(xiàn)突出。它采用了強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù),顯著提升了模型的推理能力,并在極少標(biāo)注數(shù)據(jù)的情況下實(shí)現(xiàn)了高效的訓(xùn)練。這種方法使得DeepSeek-R1在成本上也具有優(yōu)勢(shì),聲稱其運(yùn)行成本僅為OpenAI的3%。

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DeepSeek R1核心技術(shù):

一、強(qiáng)化學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的推理能力

  • 純強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)訓(xùn)練:DeepSeek R1-Zero直接在基礎(chǔ)模型上應(yīng)用大規(guī)模強(qiáng)化學(xué)習(xí),無需監(jiān)督微調(diào)(SFT),首次驗(yàn)證了純RL可激勵(lì)LLM的推理能力。模型通過GRPO算法(組相對(duì)策略優(yōu)化)降低訓(xùn)練成本,利用基于規(guī)則的獎(jiǎng)勵(lì)系統(tǒng)(準(zhǔn)確性獎(jiǎng)勵(lì)和格式獎(jiǎng)勵(lì))引導(dǎo)模型生成結(jié)構(gòu)化思維鏈(CoT)。

  • 冷啟動(dòng)數(shù)據(jù)優(yōu)化:為解決R1-Zero的可讀性和語言混合問題,DeepSeek R1引入了少量冷啟動(dòng)數(shù)據(jù)(長CoT示例),通過多階段訓(xùn)練(冷啟動(dòng)微調(diào)→推理導(dǎo)向RL→全場(chǎng)景RL)提升輸出的可讀性和通用性。

長鏈推理與模型蒸餾

  • 超長思維鏈支持:支持128K上下文窗口,可分解復(fù)雜問題為多步驟推理,例如在數(shù)學(xué)問題中生成數(shù)萬字的詳細(xì)推導(dǎo)過程。

  • 高效蒸餾技術(shù):通過800k樣本將R1的推理能力蒸餾至Qwen和Llama系列的小模型(如7B、32B、70B),其中Qwen-32B蒸餾版在AIME 2024測(cè)試中達(dá)到72.6%的pass@1準(zhǔn)確率,性能接近o1-mini。

性能表現(xiàn)與基準(zhǔn)測(cè)試.webp

二、性能表現(xiàn)與基準(zhǔn)測(cè)試

數(shù)學(xué)與編碼能力

  • 數(shù)學(xué)競(jìng)賽級(jí)表現(xiàn):在AIME 2024(美國數(shù)學(xué)邀請(qǐng)賽)中,R1的pass@1準(zhǔn)確率達(dá)79.8%,MATH-500基準(zhǔn)測(cè)試中更以97.3%的成績超越OpenAI-o1-1217。在高考數(shù)學(xué)壓軸題測(cè)試中,R1僅需83秒完成解答,但存在步驟規(guī)范性不足的問題。

  • 代碼生成專家級(jí)水平:Codeforces競(jìng)賽中獲得2029 Elo評(píng)級(jí)(超越96.3%人類選手),LiveCodeBench測(cè)試pass@1達(dá)65.9%。用戶實(shí)測(cè)顯示,R1生成量子力學(xué)可視化代碼僅需9分鐘,并可直接運(yùn)行。

通用語言與知識(shí)任務(wù)

  • 多領(lǐng)域綜合能力:在MMLU(多任務(wù)語言理解)測(cè)試中得分90.8%,MMLU-Pro達(dá)84%,GPQA Diamond達(dá)71.5%,顯著優(yōu)于DeepSeek-V3,接近OpenAI-o。

  • 文科與歷史推理:處理中文腦筋急轉(zhuǎn)彎正確率達(dá)100%,對(duì)古埃及歷史和非洲原住民等復(fù)雜歷史問題也能提供邏輯清晰的回答,信息豐富度優(yōu)于非推理模型。

三、開源生態(tài)與低成本優(yōu)勢(shì)

開源戰(zhàn)略與商業(yè)友好性

  • MIT協(xié)議開源:完整模型(671B參數(shù))及6款蒸餾模型(1.5B-70B)均開源,支持免費(fèi)商用、修改及二次開發(fā)。例如,Qwen-14B蒸餾版在桌面級(jí)硬件即可運(yùn)行,LiveCodeBench得分53.1%。

  • API定價(jià)革命:輸入Token成本低至1元/百萬(緩存命中),輸出Token僅16元/百萬,約為OpenAI-o1價(jià)格的3.7%。用戶實(shí)測(cè)單次API調(diào)用成本可低至0.06美元。

開發(fā)者工具與集成支持

  • 多平臺(tái)部署:支持Hugging Face、vLLM框架及Spring AI集成,開發(fā)者可通過簡單配置調(diào)用模型。例如,Spring AI用戶僅需添加依賴并配置API密鑰即可接入。

  • 推理穩(wěn)定性優(yōu)化:API默認(rèn)關(guān)閉temperature參數(shù),確保輸出結(jié)果穩(wěn)定性,并通過reasoning_content和content字段分別返回思維鏈和最終答案。

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四、應(yīng)用場(chǎng)景

  • 科研與教育:輔助數(shù)學(xué)建模、代碼生成及歷史分析,提供詳實(shí)的推理過程,助力學(xué)術(shù)研究。例如,生成量子力學(xué)動(dòng)畫代碼或解析復(fù)雜數(shù)學(xué)問題。

  • 企業(yè)智能化:集成至客服系統(tǒng)、數(shù)據(jù)分析工具或自動(dòng)化決策平臺(tái),降低AI部署成本。

R1以開源策略和超低成本(訓(xùn)練成本557.6萬美元,約為GPT-4的1/10)推動(dòng)行業(yè)價(jià)格戰(zhàn),Meta等公司已成立專項(xiàng)團(tuán)隊(duì)研究其技術(shù)路徑。

Yann LeCun等專家認(rèn)為,R1的成功標(biāo)志著開源模型從“追隨者”向“引領(lǐng)者”轉(zhuǎn)變,促進(jìn)全球開發(fā)者協(xié)作與技術(shù)創(chuàng)新。

DeepSeek R1以強(qiáng)化學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的推理能力和開源低成本策略,成為AI領(lǐng)域的重要突破。其不僅在數(shù)學(xué)、代碼等專業(yè)任務(wù)中表現(xiàn)卓越,更通過開源生態(tài)推動(dòng)全球技術(shù)創(chuàng)新,為AGI發(fā)展提供了新范式。

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