概叙

DeepSeek-R1 是一款基于强化学习驱动大型语言模型的推理能力提升的模型，是DeepSeek团队通过大规模强化学习（RL）和蒸馏技术开发的第一代推理模型。

DeepSeek-R1是由深度求索（DeepSeek）公司开发的推理模型，发布于2025年1月20日，采用强化学习技术提升推理能力，并且在数学、代码和自然语言任务中表现出色。

它的诞生源于对传统语言模型在复杂推理任务中局限性的认识，旨在通过创新的训练方法提升模型在数学推理、代码生成等需要精确逻辑推理的任务中的表现。

DeepSeek-R1的发布标志着中国AI技术从跟随者向引领者的转变，其开源策略和技术突破正重塑全球AI竞争格局。随着国产芯片适配深化及行业应用拓展，该模型或将成为通用人工智能（AGI）发展的重要推手。

1. 发布时间与主体

   • 正式版发布于2025年1月20日，由幻方量化旗下AI公司深度求索（DeepSeek）研发，同步开源模型权重 。
   • 预览版（DeepSeek-R1-Lite）早于2024年11月20日上线，支持网页端使用。

2. 模型定位

   • 专为推理任务优化，尤其擅长数学、编程竞赛（如AIME、codeforces）、逻辑推理等高复杂度场景，性能与OpenAI o1正式版相当 。
   • 采用MIT开源协议，允许自由使用、修改和商业化。

3. 核心技术

   • 大规模强化学习（RL）：后训练阶段通过极少标注数据提升模型能力，突破传统依赖海量数据训练的范式 。
   • 智能训练场：动态生成题目、实时验证解题逻辑，推动模型自主学习并迁移方法论（如将几何反证法用于代码检测） 。

4. 模型规格

   • 基础大模型：671B参数（6710亿），支持国家级科研、气候建模等超高精度需求。
   • 蒸馏小模型：包含1.5B、7B、14B、32B、70B等版本，覆盖轻量级任务（短文本生成）到专业级应用（金融预测），平衡性能与成本 。
   • 科普文：AI时代【DeepSeek-R1基础：DeepSeek-R1 1.5b、7b、70b、671b是几个意思，Token又是啥】-CSDN博客
   • 硬件适配：从消费级显卡（如RTX 3060）到商用GPU集群（如A100/H100）均支持，32B及以上版本需高性能服务器 。

5. 性能突破

   • 在2025年1月的大模型竞技场（Arena）中，综合排名第三，风格控制类任务与OpenAI o1并列第一（得分1357 vs. 1352） 。
   • 数学竞赛AIME和编程竞赛评测表现超越GPT-4o。

6. 成本优势

   • 训练成本仅为OpenAI同类模型的1/10，API服务价格低至1元/百万tokens（缓存命中时），性价比显著 。
   • 通过量化技术（如1.73bit）降低显存需求，671B全参模型显存占用从404GB压缩至158GB，支持主流GPU部署 。

7. 开源生态

   • 提供6个蒸馏模型（如32B、70B），赋能中小开发者，降低AI应用门槛。
   • 与京东云、七牛云、国家超算中心等平台合作，支持“开箱即用”的云端推理和私有化部署。

1. 模型核心技术

1. 混合专家系统（MoE）
   采用 6710 亿参数的混合专家架构，每个推理标记激活约 370 亿参数，通过动态路由机制实现计算资源的高效分配。该架构在保持模型容量的同时，显著降低单次推理的计算成本。

2. 多阶段训练框架
   模型训练流程包含四个核心阶段：

   • 预训练阶段：基于 DeepSeek-V3 基础模型进行语言建模
   • 监督微调（SFT）：使用 60 万条长链思维（CoT）数据优化指令遵循能力
   • 强化学习阶段：通过 GRPO 算法（Group Relative Policy Optimization）优化推理准确性与语言一致性
   • 蒸馏阶段：将推理能力迁移至 15 亿 - 700 亿参数规模的轻量级模型

科普文：AI时代【DeepSeek核心技术、使用建议】作者丨 腾讯工程师 Tommie-CSDN博客

科普文：AI时代【漫谈DeepSeek及其背后的核心技术】作者丨 朱凯旋(易询)-CSDN博客

科普文：AI时代DeepSeek【DeepSeek-R1论文：蒸馏技术有效提升小型模型能力】-CSDN博客

• 强化学习 (RL) 驱动的推理能力： DeepSeek-R1 证明了大型语言模型 (LLM) 的推理能力主要可以通过强化学习来实现，从而减少对大规模监督微调 (SFT) 的依赖。这与传统观点认为广泛的 SFT 对于高级 LLM 能力至关重要有所不同。DeepSeek-R1采用了纯强化学习训练策略，无需监督微调（SFT），展现出了强大的推理能力。这种训练方法使得模型能够自发地重新评估和优化推理步骤，从而实现高效的推理。

• 冷启动数据与多阶段训练‌：为了优化模型性能，DeepSeek团队引入了冷启动数据和多阶段训练方法。冷启动数据使得模型在训练初期能够更快地收敛，而多阶段训练则进一步提升了模型的推理能力和可读性。

• 蒸馏技术‌：DeepSeek团队还探索了蒸馏技术，将大型模型的推理能力传递到小型模型，使得小型模型在推理任务中也能表现出色。这种技术有助于降低模型的应用成本，并推动AI技术的民主化进程。

• 群组相对策略优化 (GRPO)： DeepSeek-R1 使用 GRPO，这是一种新颖且高效的强化学习算法，替代了传统的 PPO 等方法。GRPO 简化了 RL 训练过程并增强了可扩展性，有助于高效训练。

• 多头潜在注意力 (MLA)： 集成 MLA 显著降低了计算和内存效率低下的问题，尤其是在长上下文处理方面。通过将键-查询-值矩阵投影到低维潜在空间，MLA 优化了注意力机制，同时不影响性能。

• FP8 量化： 使用 FP8 量化可将内存需求降低 75%，并降低计算成本，与使用 FP32 相比。

1.  DeepSeek-R1 相关的主要算法公式

2. 模型训练步骤

DeepSeek-R1 的训练流程分为三步：

1. 语言建模：基于海量网络数据训练基础模型。
2. 监督微调 (SFT)：提升模型的指令遵循与问题解答能力。
3. 偏好调整：对齐人类偏好，生成最终可用模型。

其中，长链推理监督微调数据的获取与标注尤为复杂，但其带来的效益却对模型的推理能力提升极为显著。

强化学习创新

1. GRPO 优化器
   相比传统 PPO 算法，GRPO 采用组内相对奖励机制，直接利用平均奖励作为基线，消除对独立价值函数的需求。该方法在 AIME 2024 评测中使模型准确率从 15.6% 提升至 71.0%，多数投票场景下达到 86.7%。

2. 双奖励驱动机制

   • 准确性奖励：强制要求数学 / 编程类问题按指定格式输出，确保结果正确性
   • 语言一致性奖励：通过<think>等结构化标记规范推理过程的可解释性

关键技术创新

1. 冷启动数据策略
   在强化学习前引入少量高质量 CoT 数据进行初步微调，有效解决纯强化学习模型（如 R1-Zero）存在的语言连贯性问题。该策略使模型在 STEM 领域问题解决能力达到 OpenAI o1-1217 水平。

2. 自进化推理能力
   模型展现出独特的 "自我验证" 特性，能自主增加推理步骤长度（平均增加 3.2 步）以提升复杂问题解决准确率。该特性在数学证明类任务中表现尤为显著。

3. 全链路优化机制
   采用 "预训练→RL→微调→RL" 的多轮迭代模式，通过拒绝采样技术持续修正模型行为。这种循环训练框架使模型在 HumanEval 评测中的代码生成准确率提升 27.3%。

3. 模型构建关键技术亮点

• 长链思维链数据：在训练过程中，使用了 60 万个长思维链推理示例，克服了传统标注成本高昂的瓶颈。
• 中间推理模型的运用：通过 R1-Zero 模型生成优质推理数据，从而提高了推理任务的有效性。
• 大规模强化学习 (RL)：在没有标签数据的情况下，通过强化学习算法训练推理模型，实现了高效的结果输出。

4. 模型核心能力

• 推理能力：DeepSeek-R1 在多个推理 benchmark 上取得了媲美甚至超越闭源模型的性能，并展现了推理能力可蒸馏至小型模型的特性。
• 多任务处理能力：DeepSeek-R1 不仅具备推理能力，还在各类非推理任务上有着良好的表现。这得益于其在训练过程中引入了实用性奖励模型与安全性奖励模型，使得模型在输出的同时，遵循一定的伦理规范。
• 长链推理：DeepSeek-R1-Zero 模型通过群体相对策略优化 (GRPO) 和基于规则的奖励机制进行训练，主要包括两类奖励：准确性奖励和格式奖励。准确性奖励评估模型输出的正确性，格式奖励则确保模型的思考过程符合设定的标签要求。

5. 模型应用场景

• 高频应用：客户服务（自动咨询、退款处理）、个性化推荐（电商、音乐）。
• 中频应用：教育（作业批改、虚拟导师）、医疗（初步诊断、健康监测）、金融（智能投顾、欺诈检测） 。
• 专业场景：代码生成、科研分析（如基因组学、气候建模）。

DeepSeek-R1 的应用场景包括但不限于：

• 教育领域：用于智能辅导、课程生成等。DeepSeek-R1在教育领域具有广泛的应用前景。它能够为学生提供个性化的学习辅导，帮助他们解决数学问题、理解编程概念等。此外，它还可以作为教师的教学辅助工具，提高教学效果和学生的学习效率。
• 客服领域：用于智能客服、问题解答等。
• 研究领域：用于学术研究、数据分析等。
• 实时信息检索‌：DeepSeek-R1能够直接从网络检索数据，提供实时、准确和上下文相关的信息。这使得它成为研究人员、专业人士和普通用户在进行实时信息检索时的强大工具。
• 数学与编程任务‌：DeepSeek-R1在数学和编程任务中表现出色。它能够快速给出数学问题的答案，并详细展示思考过程。同时，它还能迅速编写代码，并清晰地解释每一行代码背后的逻辑。这使得它成为编程初学者的理想助手。

6. 未来展望

1. ‌技术持续优化‌：DeepSeek团队将继续优化DeepSeek-R1的推理路径，提高模型的可解释性和效率。这将有助于进一步拓展模型的应用场景，并提升用户体验。
2. ‌更多领域应用‌：随着技术的不断发展，DeepSeek-R1有望在更多领域得到应用。例如，在科学研究、医疗诊断等领域，它可以帮助研究人员进行数据分析、疾病诊断等任务，为科学研究和社会进步做出贡献。
3. ‌数据隐私与伦理问题‌：随着DeepSeek-R1的广泛应用，数据隐私和伦理问题也将日益凸显。DeepSeek团队将认真思考和应对这些问题，确保模型的安全、可靠和合规使用。

7.学习路径

通过系统的学习和实践，可以逐步掌握DeepSeek-R1的操作和优化方法，为机器人应用场景打下坚实基础。

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1. 入门学习

   • 阅读官方文档和技术博客，了解DeepSeek-R1的基本架构和功能。
   • 通过简化的示例项目练习，如简单目标识别或移动任务。

2. 深入理解

   • 学习相关AI算法（如SLAM、强化学习等），掌握其在机器人中的应用。
   • 分析DeepSeek-R1的源代码，理解模块间的交互和数据流向。

3. 项目实践

   • 参与或创建自己的项目，尝试集成新的传感器、算法或任务逻辑。
   • 利用社区资源和教程进行不断探索和优化。

4. 持续学习与发展

   • 关注技术更新，了解行业动态，与其他开发者交流分享经验。
   • 持续优化项目，提升机器人性能和功能范围。