DeepSeek发布R1：挑战GPT-o1霸主地位的开源巨头
人工智能领域正经历一场地震般的变革，DeepSeek发布了迄今为止最先进的开源模型DeepSeek-R1。R1被誉为目前无可争议的最佳开源模型，与OpenAI-o1等行业巨头相抗衡。通过利用尖端的**强化学习(RL)**和精心设计的流程，DeepSeek-R1不仅达到了，而且往往超过了现有基准测试在推理、数学和代码生成方面的表现。这一具有里程碑意义的发布包含六个蒸馏稠密模型，承诺将使AI进步民主化，从而赋能研究人员和企业。
编者按：中国在人工智能和其他新兴产业中崛起成为领导者的地位已成为不可否认的事实，这是无法阻挡的趋势。尽管对工人权利和未解决的人权问题持续存在担忧，但中国在利用其劳动力和资源方面的显著效率证明了资本主义在推动技术进步方面的残酷有效性。这种驾驭“高效利用”的能力在人工智能等尖端领域尤为有效。即使在芯片禁令和一系列国际制裁的压力下，中国也打破了预期，继续前进并取得了许多人认为无法企及的里程碑。现在是世界，特别是其怀疑者，应该意识到这只“咆哮的雄狮”的现实的时候了。与其徒劳地试图压制它的崛起，不如拥抱中国在塑造全球创新未来中的作用，这可能是唯一前进的道路。
推理新时代：DeepSeek-R1的介绍
DeepSeek-R1标志着专注于推理的语言模型的关键性进步。在其前身DeepSeek-R1-Zero的基础上，R1-Zero完全依赖于大规模强化学习(RL)，而没有进行监督微调(SFT)，R1克服了困扰R1-Zero的重复、可读性问题和语言混合等挑战。这个改进后的模型现在在众多基准测试中可以与OpenAI-o1无缝竞争，突显了DeepSeek致力于通过简单性和可扩展性来进行创新的决心。值得注意的是，DeepSeek-R1及其六个蒸馏稠密模型都是完全开源的，为学术研究和商业应用提供了宝贵的资源。
从零到英雄：DeepSeek-R1的演变
DeepSeek-R1-Zero：强化学习的先驱
DeepSeek-R1-Zero通过使用基于规则的奖励系统直接在DeepSeek-V3-Base上进行训练，故意跳过SFT。这种大胆的方法培养了新兴的推理能力，例如：
- **自我验证的思维链(CoTs)：**使模型能够生成可以独立验证的推理步骤。
- **反思性推理：**将自我反思作为其问题解决过程的核心组成部分。
- **增强的CoT输出：**在训练期间自然地扩展推理以提高准确性。
社区赞誉：爱好者们称赞R1-Zero创新的RL方法消除了对预先存在的CoT或人工标注的依赖，并采用了关注最终答案和结构化推理的稀疏奖励策略，有效地防止了奖励作弊。
**克服障碍：**尽管取得了突破，但R1-Zero在冗长的推理任务中仍难以应付重复输出，并在语言上下文转换期间偶尔出现不连贯的情况。
DeepSeek-R1：改进后的杰作
在R1-Zero的基础上，DeepSeek-R1引入了一个结构化的流程，该流程集成了SFT以提高性能：
- **冷启动SFT：**使用少量高质量数据集启动模型的推理能力。
- **与人类对齐的RL：**通过使输出与人类偏好对齐来增强R1-Zero的策略。
- **基于拒绝采样的SFT：**将来自RL的推理数据与涵盖写作、事实问答和认知任务的监督数据集相结合。
- **RLHF微调：**应用最终改进以确保在各种场景中的稳健性。
用户见解：社区称赞DeepSeek-R1实现了均衡的进化，通过战略性数据融合有效地协调了推理与通用任务。此外，冷启动贡献表明，即使是有限的高质量数据也能显著增强模型的泛化能力。
精致的才华：蒸馏和更小的模型
简化卓越：蒸馏过程
DeepSeek-R1复杂的推理能力已成功地蒸馏成更小、更高效的模型，而不会牺牲性能：
- **15亿到700亿参数模型：**这些模型在保持高性能的同时，计算效率很高。
- **卓越的性能：**蒸馏模型始终优于基线RL训练的小型模型。
**社区反馈：用户强调了“数据定义模型”**这一理念，指出小型模型通过模仿R1的模式获得了强大的推理能力。这突显了精心策划的蒸馏数据集的关键重要性。此外，对于小型模型而言，通过蒸馏而不是直接RL更有效地产生推理，这突显了DeepSeek方法的有效性。
建立新标准：DeepSeek-R1的基准测试优势
DeepSeek-R1已设定新的基准，在各个领域都超过了OpenAI-o1-mini和GPT-4o等竞争对手。用户始终强调其卓越的性能和可靠性。
优秀的性能指标
| 基准测试 | GPT-4o | Claude 3.5 | OpenAI-o1-mini | DeepSeek-R1 |
|---|---|---|---|---|
| 数学 (MATH-500, Pass@1) | 74.6 | 78.3 | 90.0 | 97.3 |
| 代码 (LiveCodeBench) | 34.2 | 33.8 | 53.8 | 65.9 |
| 推理 (MMLU, Pass@1) | 87.2 | 88.3 | 85.2 | 90.8 |
| 中文推理 (C-Eval) | 76.0 | 76.7 | 68.9 | 91.8 |
用户观察：
- **无缝任务切换：**DeepSeek-R1有效避免了R1-Zero中常见的“上下文混合”问题。
- **涌现的反思：**用户注意到模型输出反思性语句的实例，例如“等等，让我再想想”，这表明其自我意识和高级推理能力不断增强。
在编码挑战中的胜利
使用DeepSeek-R1解决Leetcode困难级别问题的用户报告说，与R1-Zero和OpenAI-o1-mini相比，其准确性有了持续的提高，这展示了该模型增强的解决问题的能力。
可访问性和实际应用：将R1带向世界
直接与DeepSeek-R1互动
用户可以通过DeepSeek Chat轻松访问DeepSeek-R1，该平台具有专为高级推理任务设计的“DeepThink”模式。
通过API无缝集成
开发人员可以通过DeepSeek平台提供的与OpenAI兼容的API轻松地将其集成到他们的应用程序中，从而方便地在各种平台上进行无缝实现。
支持本地部署
对于那些更喜欢本地设置的用户，可以使用vLLM轻松部署DeepSeek-R1模型，确保易于设置和扩展：
vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B --tensor-parallel-size 2 --max-model-len 32768 --enforce-eager
幕后：DeepSeek-R1的技术掌握
强化学习突破
DeepSeek-R1在强化学习中引入了几个开创性的创新：
- **稀疏奖励结构：**通过只奖励正确的答案和结构化推理，R1-Zero有效地减轻了奖励作弊问题。
- **涌现的思维链(CoTs)：**强化学习自然地促进了扩展的CoT，增强了模型解决复杂问题的能力。
优于传统方法
在用户讨论中，基于规则的RL因其简单性和稳健性而优于偏好奖励模型(PRM)。据观察，PRM方法更容易出现不稳定性和奖励作弊问题，这使得基于规则的RL成为实现可持续模型性能的更可靠选择。
塑造未来：DeepSeek-R1更广泛的影响和愿景
DeepSeek-R1将彻底改变推理基准，通过其开源发布为全球的研究人员和实践者提供前所未有的工具。人工智能社区称赞DeepSeek致力于透明和合作。
主要贡献：
- **强大的RL：**简化但功能强大的强化学习机制。
- **涌现的智能：**证明了强化学习本身就可以释放出与人类思维过程相当的推理能力。
- **可扩展的蒸馏：**使小型模型能够与大型模型竞争，使先进的人工智能能力得到普及。
社区赞誉：
- “DeepSeek是真正意义上的OpenAI”: 用户欣赏DeepSeek的开源理念，将其与行业中更封闭的方法形成对比。
- **未来展望：**人们高度期待小型模型推理的持续进步以及协作人工智能研究生态系统的扩展。
驾驭人工智能竞赛：对政治家和投资者的见解
随着DeepSeek-R1在人工智能领域设定新的标准，政策制定者和投资者必须了解塑造全球人工智能竞争的动态。虽然中国在人工智能模型训练方面正在迅速发展，正在缩小与西方同行的差距，但形势表明，人工智能技术缺乏持久的技术护城河。这一认识对投资者和人工智能企业家来说是一个重要的教训：人工智能的创新竞争非常激烈，可以迅速被匹配或超越。
目前，美国在人工智能竞赛中保持领先地位，这主要是因为对先进半导体技术的战略限制。美国已禁止向中国出口**极紫外光刻(EUV)**机器，这是制造对人工智能发展至关重要的尖端半导体芯片的关键部件。这一封锁限制了中国独立生产最先进芯片的能力，从而维护了美国在人工智能硬件以及软件能力方面的竞争优势。
对投资者和政策制定者而言，这突显了支持人工智能研究和基础硬件基础设施的重要性。继续投资于先进制造技术，如EUV光刻技术，对于维持美国在人工智能领域的领导地位至关重要。此外，促进国际合作和确保获得关键技术将是保持平衡和创新的全球人工智能生态系统的关键。通过认识到人工智能进步并非受到固有的技术壁垒的保护，利益攸关者必须优先考虑敏捷性、对尖端技术的投资和战略政策，以驾驭快速发展的人工智能前沿。
未来之路：结语
DeepSeek-R1不仅提升了推理模型的标准，而且通过其创新地使用强化学习和数据驱动的增强，为人工智能社区树立了新的标杆。其简单性、可扩展性和开放可访问性的融合突显了其在推进人工智能研究和应用中的关键作用。
从DeepSeek-R1-Zero到DeepSeek-R1的演变，例证了强化学习与迭代改进相结合如何突破人工智能能力的界限。正如一位用户恰当地总结的那样：
“不要教，要激励。”
凭借DeepSeek-R1，开源人工智能的未来比以往任何时候都更加光明，它承诺提供增强的推理能力、更大的可访问性和协作精神，这将推动下一波人工智能突破。