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　　DeepSeek推出的推理模型系列，特别是R1系列，包括DeepSeek-R1-Zero、DeepSeek-R1和DeepSeek-R1-Distill三种变体。这些模型主要针对复杂任务进行优化，展示了其在处理复杂逻辑和多步骤问题时的强大能力。

　　训练方法：基于DeepSeek-V3基础模型，采用纯强化学习训练，无监督微调阶段，使用准确性和格式奖励来提升模型的推理能力。

　　性能提升：在R1-Zero的基础上，通过额外的监督微调与强化学习进一步提升性能。

　　创新方法：利用前序模型生成的SFT（SupervisedFine-Tuning）数据微调Llama和Qwen等较小模型，不仅提升了推理能力，还显著降低了运行成本。

　　纯强化学习：使推理行为自然产生，DeepSeek-R1-Zero是典型案例。

　　监督微调与强化学习结合（SFT+RL）：是构建高性能推理模型的常用方法，DeepSeek-R1以此法训练。

　　纯监督微调（SFT）和模型蒸馏：利用大模型生成的SFT数据集微调小模型，能创建更高效小模型。

　　DeepSeek-R1与OpenAI的o1大致处于同一水平，但在推理时更高效。不过，由于OpenAI未透露o1详细信息，两者直接比较较困难。开发DeepSeek-R1的成本未确切披露，此前600万美元的估计可能混淆了DeepSeek-V3的成本。

　　模型蒸馏：低成本开发的有效途径，如Sky-T1用1.7万SFT样本训练32B模型，成本仅450美元，性能与o1相当。

　　纯强化学习：TinyZero模型（3B参数）训练成本不到30美元，展现出自我验证能力。

　　旅程学习：通过让模型接触错误解决方案路径来改进蒸馏过程，提升模型自我修正能力，为低预算开发推理模型提供了新方向。

　　推理模型在复杂任务上表现出色，在解谜、数学、编程等领域有广阔应用前景，能助力解决实际难题，创造更多价值。即使预算有限，也有像Sky-T1、TinyZero这样的项目取得成果，说明技术发展并非遥不可及，小型团队和研究人员也能参与其中。

　　尽管推理模型展示了强大的实力，但在技术成熟度方面仍存在不少问题。处理简单任务时，推理模型效率低、成本高且易出错，这限制了其广泛应用；在知识型任务中还可能出现幻觉现象，影响结果准确性，让用

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