What is DeepSeek-R1?
DeepSeek-R1系列提供了一套强大的推理模型，旨在推动人工智能的研究和发展。这些模型，包括DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1，在数学、代码和推理任务中表现出色，其性能水平可与OpenAI-o1等领先模型相媲美，甚至在某些情况下超越后者。
关键特性：
DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1的训练方式不同，这带来了人工智能推理能力的显著进步。
利用强化学习 (RL)：DeepSeek-R1-Zero完全采用强化学习进行训练，绕过了传统的监督微调 (SFT) 步骤。您可以观察到，仅靠强化学习就能在模型中培养出复杂的推理行为，从而产生诸如自我验证、反思和生成长链思维 (CoTs) 等涌现能力。
融入冷启动数据：与DeepSeek-R1-Zero不同，DeepSeek-R1在强化学习训练之前包含了数据。通过这种方式，您可以避免DeepSeek-R1-Zero中出现的诸如无限重复和可读性差等问题。它还提升了整体的推理性能。
采用蒸馏技术构建更小、更高效的模型：DeepSeek-R1的推理能力被蒸馏到更小、更易访问的模型中。您可以利用这些蒸馏模型，它们在较小规模上优于直接使用强化学习训练的模型，并将其应用于各种应用，而不会牺牲性能。
利用开源模型：该版本包含DeepSeek-R1-Zero、DeepSeek-R1以及六个基于Llama和Qwen的蒸馏模型的开源版本。您可以访问这些模型，将先进的推理能力集成到您的项目中，并为研究社区做出贡献。具体而言，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B在多个基准测试中均优于OpenAI-o1-mini，为密集型模型树立了新的标杆。
应用案例：
研究人员和开发者可以通过多种方式使用DeepSeek-R1模型：
学术研究：如果您是一位研究人员，DeepSeek-R1-Zero提供了一个独特的机会来研究纯强化学习对模型训练的影响。您可以探索在没有SFT的情况下复杂推理行为是如何产生的，从而可能发现新的训练方法。DeepSeek-R1也提供了一个独特的机会来研究冷启动数据对模型训练的影响。
模型开发：作为开发者，您可以将DeepSeek-R1或其蒸馏版本集成到您的应用程序中。例如，使用DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B，您可以构建性能优于现有解决方案的先进代码生成工具。DeepSeek-R1提供API服务来输出思维链，可以通过设置
model='deepseek-reasoner来调用。基准测试和评估：使用提供的综合评估结果来将您的模型与DeepSeek-R1进行基准测试。例如，如果您正在改进数学推理能力，您可以将您的模型在AIME 2024基准测试上的性能与DeepSeek-R1进行比较，DeepSeek-R1在该基准测试中达到了79.8%的通过率。
总结：
DeepSeek-R1系列模型代表了人工智能推理能力的重大进步。通过利用先进的训练技术并使模型开源，DeepSeek使研究人员和开发者能够探索人工智能领域的新前沿。无论您是进行学术研究、开发人工智能驱动的应用程序，还是寻求对您的模型进行基准测试，DeepSeek-R1都能提供您成功所需工具和性能。
常见问题：
1.是什么使DeepSeek-R1模型独一无二？
DeepSeek-R1模型的独特性在于其训练方法。DeepSeek-R1-Zero完全通过强化学习进行训练，证明了复杂的推理能力可以在没有监督微调的情况下产生。DeepSeek-R1利用冷启动数据来提高性能并解决诸如可读性差等问题。此外，将这些先进的推理能力蒸馏到更小的模型中，使其更易于应用于各种应用。
2.如何访问和使用DeepSeek-R1模型？
您可以通过官方DeepSeek网站和API平台访问DeepSeek-R1模型。这些模型，包括DeepSeek-R1-Zero、DeepSeek-R1和蒸馏版本，也已在Hugging Face上提供。您可以使用Qwen或Llama模型的标准流程下载并将它们集成到您的项目中。
3.使用蒸馏模型有哪些好处？
蒸馏模型，例如DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B，具有多种优势。它们保留了更大的DeepSeek-R1模型的先进推理能力，但体积更小，效率更高。这意味着您可以在资源受限的环境中部署它们，而不会牺牲性能。它们在性能上也优于同等规模的直接使用强化学习训练的模型，在代码生成和数学推理等任务中提供了更优异的结果。
4.DeepSeek-R1模型与其他领先模型相比如何？
DeepSeek-R1模型在基准测试中表现出色，通常能够与OpenAI-o1等领先模型相媲美甚至超越。例如，DeepSeek-R1在AIME 2024基准测试中达到了79.8%的通过率，在MATH-500基准测试中达到了97.3%的通过率。在编码任务中，它获得了2029的Codeforces评级，超过了96.3%的人类参与者。蒸馏模型也表现出强大的性能，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B在各种基准测试中均优于OpenAI-o1-mini。
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DeepSeek-R1 was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-01-21.
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