What is DeepSeek-R1?
DeepSeek-R1 系列提供了一套強大的推理模型，旨在推進 AI 研究與開發。這些模型，包括 DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1，在數學、程式碼和推理任務中表現出色，其性能水平與領先模型（例如 OpenAI-o1）相當，甚至在某些情況下超越它們。
主要功能：
DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1 的訓練方式不同，這在 AI 推理方面取得了重大進展。
運用強化學習 (RL)：DeepSeek-R1-Zero 僅使用 RL 進行訓練，繞過了傳統的監督微調 (SFT)步驟。您可以觀察到僅靠 RL 如何在模型中培養複雜的推理行為，從而產生諸如自我驗證、反思和生成長鏈思考 (CoTs) 等湧現能力。
整合冷啟動數據：與 DeepSeek-R1-Zero 不同，DeepSeek-R1 在 RL 訓練之前包含數據。藉此，您可以避免 DeepSeek-R1-Zero 中出現的問題，例如無盡的重複和可讀性差。它還提升了整體推理性能。
採用蒸餾技術打造更小、更高效的模型：DeepSeek-R1 的推理能力被蒸餾成更小、更易於訪問的模型。您可以利用這些蒸餾模型，它們在較小規模上超越了直接使用 RL 訓練的模型，應用於各種應用程式，而不會犧牲性能。
利用開源模型：此版本包含 DeepSeek-R1-Zero、DeepSeek-R1 和六個基於 Llama 和 Qwen 的蒸餾模型的開源版本。您可以訪問這些模型，將先進的推理能力整合到您的專案中，並為研究社群貢獻力量。具體而言，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 在多個基準測試中超越了 OpenAI-o1-mini，為密集模型樹立了新的標準。
應用案例：
研究人員和開發人員可以通過幾種方式使用 DeepSeek-R1 模型：
學術研究：如果您是一位研究人員，DeepSeek-R1-Zero 提供了一個獨特的機會來研究純 RL 對模型訓練的影響。您可以探索在沒有 SFT 的情況下如何產生複雜的推理行為，從而可能發現新的訓練方法。DeepSeek-R1 也提供了一個獨特的機會來研究冷啟動數據對模型訓練的影響。
模型開發：作為開發人員，您可以將 DeepSeek-R1 或其蒸餾版本整合到您的應用程式中。例如，使用 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B，您可以構建比現有解決方案性能更優越的先進程式碼生成工具。DeepSeek-R1 提供 API 服務來輸出思考鏈，這可以通过设置
model='deepseek-reasoner来调用。基準測試和評估：使用提供的綜合評估結果將您的模型與 DeepSeek-R1 進行基準測試。例如，如果您正在努力改進數學推理能力，您可以將您的模型在 AIME 2024 基準測試上的性能與 DeepSeek-R1（其通過率為 79.8%）進行比較。
結論：
DeepSeek-R1 系列模型代表了 AI 推理領域的一項重大進步。通過利用先進的訓練技術並將模型開源，DeepSeek 使研究人員和開發人員能夠探索 AI 的新領域。無論您是進行學術研究、開發 AI 驅動的應用程式，還是尋求對您的模型進行基準測試，DeepSeek-R1 都能提供您成功所需的功能和性能。
常見問題：
1. 什麼讓 DeepSeek-R1 模型獨一無二？
DeepSeek-R1 模型的獨特性在於其訓練方法。DeepSeek-R1-Zero 完全通過強化學習進行訓練，證明了複雜的推理能力可以在沒有監督微調的情況下產生。DeepSeek-R1 利用冷啟動數據來提高性能並解決諸如可讀性差等問題。此外，將這些高級推理能力蒸餾成更小模型的能力使其更易於應用於各種應用程式。
2. 如何訪問和使用 DeepSeek-R1 模型？
您可以通過官方 DeepSeek 網站和 API 平台訪問 DeepSeek-R1 模型。這些模型，包括 DeepSeek-R1-Zero、DeepSeek-R1 和蒸餾版本，也已在 Hugging Face 上提供。您可以使用 Qwen 或 Llama 模型的標準程序下載並將其整合到您的專案中。
3. 使用蒸餾模型有什麼好處？
蒸餾模型（例如 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B）具有多項優勢。它們保留了較大 DeepSeek-R1 模型的高級推理能力，但體積更小、效率更高。這意味著您可以在資源受限的環境中部署它們，而不會犧牲性能。它們在性能上也優於使用強化學習直接訓練的同等規模模型，在程式碼生成和數學推理等任務中提供了更優異的結果。
4. DeepSeek-R1 模型與其他領先模型相比如何？
DeepSeek-R1 模型在基準測試中表現出色，通常與 OpenAI-o1 等領先模型不相上下甚至超越它們。例如，DeepSeek-R1 在 AIME 2024 基準測試中取得了 79.8% 的通過率，在 MATH-500 中取得了 97.3% 的通過率。在編碼任務中，它達到了 2029 的 Codeforces 等級，超過了 96.3% 的人類參與者。蒸餾模型也表現出色，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 在各種基準測試中均優於 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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