OpenAI o1 遇上勁敵 DeepSeek-R1：AI 技術的新戰場！

關注 AI 發展的您不可錯過！本文分析 DeepSeek-R1 和 OpenAI o1 的競爭態勢，展望未來開源 AI 技術的發展方向。

最新亮相的 Deep Seek R1 模型更是為開源社群帶來令人振奮的消息。據開發團隊表示，Deep Seek R1 不僅能在多項基準測試中與 OpenAI 的 01 模型分庭抗禮，甚至在程式碼生成、數學推理與多語言理解等面向上超越 GPT-4 Omni 和 Claude 3.5 Sonnet 等強大對手。同時，Deep Seek R1 採用 MIT 授權，使用者能透過 API 或官網直接體驗，還能在本機透過多種工具安裝。下文將帶您深入了解這款展現「AGI」曙光的神奇模型，以及其在多重測試情境中的傑出表現。

deepseek-ai/DeepSeek-R1 · Hugging Face

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全新推理視角：Deep Seek R1 的誕生

Deep Seek R1 是 Deep Seek 團隊針對大型語言模型（LLM）推出的最新力作，他們著重於推理能力與思考步驟的訓練，希望能讓模型更能準確理解複雜題目並產生穩定且具邏輯的回答。開發團隊甚至提出，Deep Seek R1 與 OpenAI 的 o1 模型在表現上相差無幾，包含程式碼生成、邏輯推理與數學運算等多種面向。

1. 開源、可商業使用
   Deep Seek R1 除了強調推理性能，亦以完整開源與可商業使用（蒐集自 Quen、Llama 等基礎模型）作為訴求。研究者或開發者皆能在合規的前提下，直接取得並應用於多種專案中。
2. 純強化學習（RL）提升推理
   過去許多模型在提升推理能力時，多依賴「有監督式微調」（SFT）。Deep Seek R1 則嘗試跳過此步驟，直接透過強化學習（RL）來訓練模型的思考與推理深度。初步結果顯示，這種方法足以使模型展現出更為細膩的推理路徑，也保留了後續加入人類偏好調校的彈性。
3. 多重訓練階段
   研究團隊先從基礎模型出發，經過第一次強化學習階段得到 “R10”，接著再整合多次微調與強化學習循環，最後推出「Deep Seek R1」。其中還額外加入「語言一致性獎勵」等策略，防止模型回答時摻雜語言或可讀性過低的問題，並維持在各種應用情境中都能表現良好的平衡。

全方位超越：多項基準測試成績

在多個基準測試的成績對比上，Deep Seek R1 展現出非常全面的競爭力。無論是英語理解、數學運算、多語言處理，或是程式碼生成，都優於 Sonic 3.5、Deep Seek 先前版本及 GPT-4 Omni 等知名模型。更令人驚訝的是，它幾乎在每個領域都有著領先或相當於 OpenAI 01 的水準，實力不容小覷。

1. 與 o1 平分秋色的 Benchmark 成績

多組測試顯示，Deep Seek R1 在 CodeForces、LeetCode、GPT-QA 等評量中，往往能與 OpenAI o1 相仿，甚至在部分指標上勝出。這讓 Deep Seek R1 成為「新一代開源推理模型」的有力競爭者。

在 AER Polyglot Benchmark 的測試中，Deep Seek R1 取得約 57% 的高分，僅次於 OpenAI 01，並且領先 Claude 3.5 Sonnet。再考慮到使用成本，Deep Seek R1 的整體優勢相當突出。

2. 程式碼生成與前端設計

利用官方提供的 Deep Seek Chatbot 介面，或透過 OLama、LM Studio 等本機部署方式，Deep Seek R1 展現了穩定且高品質的程式碼輸出能力。實際測試中，它能直接產生能夠執行的前端應用程式，例如支援便利筆記與貼紙功能的 UI；也能生成複雜的 Python 演算法。

3. 數學與邏輯推理

Deep Seek R1 在數學運算上同樣表現優異。當給定列車速度與行駛時間的問題時，它能精準計算出總里程。面對需要複雜推理的邏輯題，例如「騎士、惡棍與間諜」問題，它也能透過合理的思路推導，正確判定哪位角色說真話、誰在說謊，展現了令人驚喜的推理深度。

4. 強大的程式碼生成功能

在測試中，模型成功產生了可執行的 Bash 腳本，用於矩陣轉置並輸出正確結果。對於需要自動化產出程式碼的使用者而言，Deep Seek R1 兼具「邏輯推理」與「程式碼正確度」，可加速開發工作，並減少人工除錯所耗費的時間。

5. 文字分析與摘要

在文本分析方面，Deep Seek R1 能有效萃取關鍵訊息，並給出精簡的概念整理與重點摘要。面對大約 600 字的文本材料時，它能提供多層次分析，並分段歸納內容要旨，條理清晰且易於理解。

4. 多輪「思考步驟」與人性化對話體驗

模型在回答複雜問題時，會執行深層思考（Deep Think），展現條分縷析的推理過程。這些「思考步驟」對於理解模型如何得出結論極具參考價值，也代表 Deep Seek R1 相較於過往版本更能理解並回應使用者的意圖。

關鍵技術：以強化學習為推理核心

1. 無監督 RL：
   開發團隊嘗試跳過「有監督式微調」的依賴，直接對基礎模型實施強化學習並加入回饋機制，讓模型不斷調整自身推理方式，達到出色的答題與理解能力。
2. 多階段流程：
   • 冷啟動（Cold Start）資料收集：先蒐集大量起始數據，為模型提供合理的語言風格與可讀性基礎。
   • 推理訓練（Reasoning-Oriented RL）：進一步專注於邏輯與數學運算，提升模型的「思考步驟」品質。
   • 偏好對齊（Alignment with Human Preferences）：運用人類偏好調校，在強化推理的同時，保持回答的安全性與有用度。
3. 多語言一致性獎勵
   為防止出現語言混雜或風格不一致的情況，Deep Seek R1 在訓練時加入「一致性獎勵」，確保回答可讀且不受雜訊干擾。

實測示例：Deep Seek R1 的亮點應用

1. 邏輯解謎與算術問題
   測試顯示，過去在類似「燭台燒蝕順序」等題目，模型常會回答錯誤；但 Deep Seek R1 現在能正確推理解答，顯示大幅度的能力提升。
2. 複雜程式碼生成
   • Bash 腳本矩陣轉置：模型能產生經測試可執行的正確程式碼，輸出與預期相符。
   • Python 或其他語言範例：在其他語言的應用中也展現良好效果，有助於快速構建各類小型專案原型。
3. 文字解碼與知識問答
   針對需要多重推敲的文字解碼、推理題或知識型問題，Deep Seek R1 都能展現令人印象深刻的深度思考能力。雖然在一些跨領域知識（例如特定領域的填字遊戲線索）可能仍有不足，但未來透過進一步訓練或資料擴充，有望持續成長。

如何快速使用 Deep Seek R1

1. 線上體驗：
   直接前往官方的 Deep Seek R1 Chatbot 網站，啟用 Deep Think 按鈕即可與模型互動。
2. 本機部署：
   • OLama：安裝 OLama 後，可直接執行官方提供的指令下載模型。
   • LM Studio 或 AMA：依照平台文件載入對應的模型版本。
3. API 存取：
   若需在自己的應用程式中整合，可使用官方 API 串接，享受同等強大的推理與生成能力。

實用情境與未來展望

• 教育與學術：數學與邏輯推理功能尤為亮眼，適合用於線上作業批改、學習輔助等。
• 商業應用：可快速生成各類前端或後端程式碼，促進開發流程自動化、縮短開發時程。
• 多語言服務：對不同語言與情境的理解力，使其成為跨國客服、翻譯服務等領域的有力助手。
• 研究與實驗：完整的開源架構，研究人員可透過修改原始碼，測試各種新穎的模型訓練手法。

隨著 Deep Seek R1 不斷更新與更多應用場景的開發，它所展現的 AGI 潛力值得整個業界與研究社群關注。期待未來能見到更多結合 Deep Seek R1 的創新服務與產品，一同推動人工智慧技術的持續進步。

展望：開源推理新境界

Deep Seek R1 的問世，不僅拓寬了開源 LLM 的能力邊界，也為以強化學習為核心的推理訓練法帶來新思維。它成功在推理深度、程式碼精準度以及人類偏好對齊等面向取得平衡，並與 OpenAI 的 o1 競爭到相似水準。雖然仍有進一步加強空間，例如進階應用或跨領域知識的整合，但它已證明開源社群能突破巨頭壟斷，開創推理型模型的更多可能。

若您正在尋找一套高彈性、具潛力且可持續進化的 LLM，Deep Seek R1 絕對值得一試。隨著更多研究者和開發者的投入，Deep Seek R1 勢必在未來引領另一波開源推理的創新浪潮。祝各位在新一年持續探索，讓 AI 的可能性伴隨 Deep Seek R1 一同綻放！

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