DeepSeek-R1 模型以開源姿態橫空出世，目標直指 OpenAI o1！這款大型語言模型強調卓越的推理能力，為開發者和研究人員提供更開放、更強大的選擇。立即深入了解 DeepSeek-R1 的技術細節與潛力。

DeepSeek-R1 模型——一款以「推理」為核心，並可媲美 OpenAI o1 的開源大型語言模型。這次 DeepSeek 團隊不僅推出了深度思考（Reasoning）能力突出的 DeepSeek-R1，還同時釋出了 R1-Zero 版本以及一系列蒸餾後的小模型。在以下內容中，我們將為您概述 DeepSeek-R1 如何跳脫以往的「有監督式微調」慣例，純粹運用強化學習激發模型潛能。

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。
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一、DeepSeek-R1 的核心突破

1. 打破「有監督式微調」的傳統

在許多大語言模型的訓練流程中，通常會先進行「有監督式微調」（SFT），再接著使用強化學習（RL）做進一步優化。然而 DeepSeek-R1 卻選擇直接在基礎模型（DeepSeek-V3-Base）上執行強化學習，完全捨棄了大規模人工標註資料，省去了繁雜且昂貴的資料蒐集工作。

  • 好處：
    • 減少高額的人工標註成本
    • 賦予模型更大空間，自行探索與嘗試解題方法
    • 展現更具泛化力與適應性的推理能力

2. 首次公開證明「純強化學習」即可激發推理能力

透過 DeepSeek-R1-Zero 的研究與實驗，DeepSeek 團隊證實大語言模型能僅靠強化學習，便展現高階推理能力。在代數與數學競賽（AIME）、程式碼生成等高難度任務中，R1-Zero 的表現與 OpenAI o1 不相上下，甚至在某些指標上更勝一籌。

3. 多階段訓練策略與「冷啟動」

為進一步解決可讀性與多語言混雜等問題，研究人員在 R1-Zero 基礎上打造出 DeepSeek-R1，並加入「冷啟動」流程：

  • 冷啟動 (Cold Start)：
    • 先收集少量高品質的「思考鏈」(Chain of Thought, CoT) 資料
    • 微調 DeepSeek-V3-Base，使其預先具備初步推理基礎和良好語言表達
  • 進階推理導向強化學習：
    • 專注於高強度推理任務（數學、程式、邏輯與科學問題）
    • 擴增訓練資料並加入語言一致性獎勵，避免模型出現「多語言混用」
  • 多輪拒絕採樣 (Rejection Sampling) 與微調：
    • 生成新的 SFT 資料，涵蓋寫作、角色扮演、問答等不同領域
    • 維持推理性能同時，兼顧通用任務表現

二、技術亮點與關鍵機制

1. 群組相對策略優化（GRPO）

DeepSeek 團隊在 R1-Zero 的強化學習中，採用 GRPO（群組相對策略優化）演算法。它以「評估群組」作為基準，根據每個輸出的獎勵值進行標準化，再計算「優勢值 (Advantage)」以更新策略。此方法能避免龐大評估模型的需求，並降低硬體成本。

2. 雙重獎勵設計：正確性與格式

  • 正確性獎勵：
    • 數學題需要特定格式的答案才能驗證
    • 程式題透過編譯器測試用例來評估
  • 格式獎勵：
    • 要求模型將完整思考過程輸出在 <think> 與 </think> 標籤中
    • 確保模型保持清晰、完整的推理展示

3. 推理模板與最小干預

研究團隊只給了模型一個基本的「推理模板」，以便它在回答時先展示推理流程，再輸出最後結論，但並未規定必須使用何種解題方法或特定思考模式。此「最小干預」讓他們能更客觀地觀察模型在強化學習中的自然成長，並捕捉到模型自我反思與「頓悟時刻」（Aha Moment）的真實表現。

三、DeepSeek-R1 的驚人表現

  1. AIME2024 數學競賽
    • R1-Zero 在 pass@1 得分可高達 71.0%，與 OpenAI o1-0912 水準相當
    • 人工投票機制下，成功率可達 86.7%，甚至超越部分 o1 版本
    • DeepSeek-R1 更能穩定維持在 79.8% 以上的高分
  2. 程式碼競賽與實務應用
    • Codeforces Elo 評分達 2029，超越 96.3% 人類參賽者
    • 長程文本理解（FRAMES）中，正確率 82.5%
    • MMLU、MMLU-Pro、GPQADiamond 等知識密集型任務同樣有亮眼成績
  3. 跨領域與通用能力
    • AlpacaEval2.0、Arena-Hard 等開放式問答及創意寫作任務，分數皆創新高
    • 蒸餾後的小模型（R1-Distill-Qwen、R1-Distill-Llama 等）同樣有可觀的推理表現
    • 顯示 DeepSeek-R1 學到的推理模式具備高可遷移性

四、模型蒸餾：讓推理能力更普及

大型模型雖然效能驚人，但對資源的需求較高，使用門檻不小。DeepSeek 團隊在推出 DeepSeek-R1 後，也同時釋出多組蒸餾後的小模型（1.5B、7B、8B、14B、32B、70B 參數規模）。

  • R1-Distill-Qwen-7B：
    • AIME2024 得分 55.5%，明顯勝過原始 QwQ-32B-Preview
  • R1-Distill-Qwen-32B：
    • AIME2024 得分 72.6%，MATH-500 得分 94.3%
    • 與 o1-mini 相當，足以勝過多數其他開源模型

這些成果顯示，高階推理模式能透過蒸餾，讓小模型也能享受更精準的數理、邏輯與程式能力，真正將技術普及化。

五、未來挑戰與進一步優化

  1. 通用性與軟體工程領域
    • 雖然 R1 已在數學和程式領域大放異彩，通用領域能力仍有進一步加強空間
    • 軟體工程大規模強化學習目前還在探索階段
  2. 語言一致性與長文本應用
    • 目前針對中文與英文的優化較成熟，但處理多語境或其他語言仍存挑戰
    • 後續將透過更長思考鏈 (CoT) 等技術提高可讀性與準確度
  3. 對提示詞的高敏感度
    • 模型在使用少樣本提示時，性能易受影響
    • 建議以清晰的問題描述與固定輸出格式來獲得最佳效能
  4. 昂貴的強化學習與程式碼測試
    • 需要耗費大量資源對步驟或代碼進行標注與測試
    • 將嘗試拒絕採樣或引入非同步評估機制，期待進一步提升效率

六、開源共享與「價格屠夫」定位

DeepSeek 繼續履行開源承諾，將 DeepSeek-R1、R1-Zero 以及各蒸餾版本通通釋出。同時，其 API 定價相較於 OpenAI o1 大幅降低，甚至有「大模型界的拼多多」之稱。

  • API 價格對比：
    • DeepSeek R1 每百萬輸入 Token：1～4 元（依缓存與否而定），輸出 Token 則為 16 元
    • OpenAI o1：每百萬輸入 Token 15 美元，輸出 Token 60 美元
  • 可在 網頁端、App 端 或 API 端直接體驗，透過「深度思考」模式感受 R1 的強化推理威力

結語

DeepSeek-R1 在跳脫傳統「有監督式微調」路線的情況下，純以強化學習鍛鍊出媲美 OpenAI o1 的推理能力，也用實驗向業界證明這種非典型的訓練方式能帶來強大且靈活的模型。從「冷啟動」到多次 RL 迭代，再到兼顧通用任務的訓練流程，DeepSeek-R1 不僅呈現出頂尖的數理邏輯表現，更在蒸餾技術的加持下，使小模型也能受益。

隨著 DeepSeek 公開模型權重與技術報告，AI 社群將能進一步研究並加速開發更多元的應用場景。對於需要兼顧高效能與低成本的使用者而言，DeepSeek-R1 絕對值得關注與深入探討。隨著後續更多版本與研究出爐，DeepSeek-R1 也勢必再次挑戰大語言模型在多領域、多語言上的極限，使推理能力真正走向普及。

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