首个纯强化学习打造的推理模型

DeepSeek团队最近发布了一项重大突破：他们成功开发出了首个完全依靠强化学习训练的大语言模型 DeepSeek-R1-Zero。这个模型在没有任何有监督微调的情况下，仅通过强化学习就展现出了惊人的推理能力。例如在数学推理任务AIME 2024上，模型的准确率从15.6%提升到了71%，使用多数投票机制后更是达到了86.7%，这一成绩已经与OpenAI-o1 的模型不相上下。

完整版DeepSeek-R1：挑战OpenAI-o1 霸主地位

为了解决DeepSeek-R1-Zero在可读性和语言混合等方面的问题，研究团队推出了升级版DeepSeek-R1。这个版本采用了多阶段训练策略，包括冷启动数据收集、推理导向的强化学习等环节。经过优化后，DeepSeek-R1在多个关键指标上都达到了与OpenAI最新模型相当的水平，比如在AIME 2024上取得了79.8%的成绩，在MATH-500上更是获得了97.3%的优异表现。

令人惊叹的知识迁移：小模型也能有大智慧

更令人兴奋的是，研究团队成功将DeepSeek-R1的推理能力提炼到了更小的模型中。其中，7B参数量的精简版模型在AIME 2024上就达到了55.5%的准确率，超越了参数量为32B的QwQ模型。32B参数量的版本更是创下了新的开源模型记录：在AIME 2024上达到72.6%，MATH-500上达到94.3%，LiveCodeBench上达到57.2%的成绩。这些成果证明，通过合理的知识蒸馏，小模型同样可以展现出强大的推理能力。

未来展望：任重而道远

尽管取得了这些令人瞩目的成就，DeepSeek团队也坦承了当前模型的一些局限性。比如在函数调用、多轮对话等通用能力上还有提升空间，在处理英语和中文之外的语言时也存在混合使用的问题。团队表示将在未来版本中重点解决这些问题，并进一步优化软件工程相关任务的表现。不过，考虑到目前的突破性进展，我们有理由相信，开源AI领域即将迎来新的机遇与挑战。

论文标题：DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning
论文链接：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1.pdf

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