在人工智能的浪潮中，大型语言模型（LLM）的竞争日益激烈。近日，国内AI创业公司DeepSeek发布了其最新力作——DeepSeek R1大模型，以强大的性能和开源策略，再次引发业界广泛关注。这款模型不仅在多个任务上比肩甚至超越了OpenAI的SOTA模型，更以其独特的技术路线和高性价比，为大模型领域注入了新的活力。

DeepSeek R1：挑战 OpenAI 的实力

DeepSeek R1的发布，无疑给大模型领域带来了一场震撼。这款模型在数学、代码和自然语言推理等关键任务上，展现出了与OpenAI的o1模型相媲美的实力。更令人惊讶的是，DeepSeek选择开源了R1的模型权重，并允许用户使用R1来训练其他模型，这种开放的态度赢得了AI研究者的广泛赞誉。

DeepSeek R1的成功，并非偶然。其背后是DeepSeek团队在强化学习（RL）技术上的创新探索。他们没有依赖大量的监督数据，而是通过大规模强化学习，显著提升了模型的推理能力。这种以强化学习为主导的训练方式，为大模型的发展开辟了一条新的道路。

技术创新：RL 驱动的推理能力提升

DeepSeek R1的核心技术突破在于其独特的强化学习训练方法。为了降低训练成本，DeepSeek团队采用了群组相对策略优化（GRPO）算法。GRPO无需使用与策略模型同样大小的评估模型，而是直接从群组分数中估算基线，从而显著降低了训练的计算资源消耗。

在奖励设计方面，DeepSeek采用了准确度和格式两种互补的奖励机制。准确度奖励评估回答的正确性，而格式奖励则规范模型输出，使其更具可读性。这种双重奖励机制，确保了模型不仅能给出正确的答案，还能以清晰易懂的方式呈现。

此外，DeepSeek团队还设计了一种简单的训练模板，引导基础模型先给出推理过程，再提供最终答案。这种设计仅规范了基本结构，不对内容施加任何限制或偏见，从而更清晰地观察模型在RL的进步过程。

在强化学习的过程中，DeepSeek R1展现出了显著的自我进化能力。它学会了生成数百到数千个推理token，能够更深入地探索和完善思维过程。随着训练的深入，模型也发展出了一些高级行为，如反思能力和探索不同解题方法的能力。

冷启动与推理导向的强化学习

为了防止基础模型在RL训练早期出现不稳定的冷启动阶段，DeepSeek团队还针对R1构建并收集了少量的长CoT数据，作为初始RL actor对模型进行微调。这些冷启动数据不仅增强了模型的可读性，还为模型带来了更好的性能。

在利用冷启动数据对基础模型进行微调后，DeepSeek团队采用了与DeepSeek-R1-Zero相同的大规模强化学习训练流程。此阶段侧重于增强模型的推理能力，特别是在编码、数学、科学和逻辑推理等推理密集型任务中。为了缓解语言混合的问题，DeepSeek团队在RL训练中引入了语言一致性奖励，从而提高了模型输出的可读性。

模型蒸馏：让小模型具备推理能力

为了使更高效的小模型具备DeepSeek R1那样的推理能力，DeepSeek团队还直接使用DeepSeek R1整理的80万个样本，对Qwen和Llama等开源模型进行了微调。研究结果表明，这种简单的蒸馏方法显著增强了小模型的推理能力。

DeepSeek R1还蒸馏出了六个小模型，参数从小到大分别为1.5B、7B、8B、14B、32B以及70B。这六个模型同样完全开源，旨在回馈开源社区，推动“Open AI”的边界。

高性价比：DeepSeek R1 API 的优势

除了强大的性能和开源策略，DeepSeek R1的另一个优势在于其高性价比的API定价。DeepSeek-R1 API服务的定价为每百万输入tokens 1元（缓存命中）/ 4元（缓存未命中），每百万输出tokens 16元。相比之下，OpenAI的o1模型API定价为每百万输入tokens 15美元，每百万输出tokens 60美元。DeepSeek R1的定价优势显而易见。

总结与展望

DeepSeek R1的发布，无疑给大模型领域带来了新的活力。它不仅展现了国产大模型在技术上的突破，也为整个行业的发展指明了新的方向。DeepSeek R1的开源策略和高性价比定价，将加速大模型的普及和应用，为更多企业和开发者提供更优质的AI服务。