DeepSeek-R1：特性、应用案例及与OpenAI的比较

目录

什么是DeepSeek-R1？

从R1-Zero到R1：DeepSeek的演变

核心特性与架构

DeepSeek-R1与OpenAI模型的比较

蒸馏模型：Qwen和Llama

实际应用案例

访问与定价

未来展望

最后思考

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DeepSeek-R1是一个“以推理为先”的人工智能模型，利用强化学习和混合专家（MoE）架构，与OpenAI在数学和编码任务上展开竞争。

人工智能以惊人的速度不断发展，DeepSeek-R1是最新引起关注的模型。那么，它与OpenAI的产品相比如何呢？

在本文中，我们将探讨DeepSeek-R1所带来的优势——其特性、在关键基准测试中的表现以及实际应用案例——以便您决定它是否适合您的需求。

什么是DeepSeek-R1？

DeepSeek-R1是一个下一代“以推理为先”的人工智能模型，旨在通过关注其得出结论的方式，超越传统语言模型。

DeepSeek-R1及其前身DeepSeek-R1-Zero采用大规模强化学习（RL）技术构建，强调透明性、数学能力和逻辑一致性。

关键要点：

• 开源发布：DeepSeek提供主模型（DeepSeek-R1）及六个蒸馏变体（参数范围从1.5B到70B），并遵循MIT许可证。这种开放的方式在开发者和研究人员中引起了极大的兴趣。

• 强化学习重点：DeepSeek-R1依赖于RL（而非纯监督训练），使其能够更自然地“发现”推理模式。

• 混合训练：在初步的RL探索后，添加了监督微调数据，以解决可读性和语言混合问题，从而提高整体清晰度。

从R1-Zero到R1：DeepSeek的演变

DeepSeek-R1-Zero是初始版本，通过大规模强化学习（RL） 没有 监督微调进行训练。这种纯RL方法帮助模型发现了强大的推理模式，如自我验证和反思。然而，它也引入了问题，例如：

• 可读性差：输出往往难以解析。