DeepSeek-R1推理模型系列：突破传统范式的开源推理新标杆
项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 1. 项目概述
DeepSeek-R1系列作为新一代推理模型的开创性成果，包含DeepSeek-R1-Zero与DeepSeek-R1两个核心版本。其中DeepSeek-R1-Zero首次实现了在无监督微调（SFT）前提下，直接通过大规模强化学习（RL）训练基础模型，成功激发出模型的自验证、反思能力及长链思维（CoT）生成等高级推理行为。该模型虽展现出卓越的问题解决潜力，但存在输出重复、可读性不足及语言混用等问题。
为解决上述缺陷并进一步提升性能，DeepSeek-R1在RL训练前创新性引入冷启动数据，通过"双RL+双SFT"的四阶段训练流水线，使模型在数学、代码及综合推理任务上达到与OpenAI-o1相当的性能水平。作为开源贡献，团队同步发布了基础模型及基于Llama、Qwen架构蒸馏的6个轻量化版本，其中DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B在多 benchmark 中超越OpenAI-o1-mini，刷新稠密模型性能纪录。
2. 技术架构解析
创新训练范式：无SFT强化学习的推理突破
项目核心突破在于验证了纯强化学习培育推理能力的可行性。通过直接在基础模型上部署大规模RL训练，DeepSeek-R1-Zero自发形成了多样化推理行为，成为业界首个无需SFT即可通过RL激发LLM推理能力的开源研究。这一发现颠覆了传统"预训练→SFT→RLHF"的三段式训练认知，为推理模型开发提供了全新技术路径。
DeepSeek-R1的进阶训练流程融合两大RL阶段与两大SFT阶段：前者专注于探索优化推理模式与对齐人类偏好，后者则分别奠定模型的推理基础能力与非推理任务表现。这种复合流水线设计被证明能有效解决纯RL模型的输出质量问题，同时保留其强大的问题解决能力。
高效知识蒸馏：小模型的推理能力跃迁
研究团队通过知识蒸馏技术，成功将大模型的推理模式迁移至小规模架构。实验表明，相比直接在小模型上进行RL训练，采用大模型生成的优质推理数据进行蒸馏，能获得更优性能。这种"以大育小"的策略使轻量化模型在保持部署效率的同时，具备接近大模型的推理水准。
蒸馏版本涵盖1.5B至70B多尺寸规格，基于Qwen2.5与Llama3.1等主流开源架构优化，所有模型均开放微调配置与分词器参数，确保开发者可直接部署使用。
3. 模型资源与下载
基础模型系列
| 模型名称 | 总参数量 | 激活参数量 | 上下文长度 | 获取地址 |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek-R1-Zero | 671B | 37B | 128K | HuggingFace仓库 |
| DeepSeek-R1 | 671B | 37B | 128K | HuggingFace仓库 |
注：两类模型均基于DeepSeek-V3-Base的MoE架构开发，具体技术细节可参考DeepSeek-V3项目文档。
蒸馏模型系列
| 模型名称 | 基础架构 | 获取地址 |
|---|---|---|
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B | Qwen2.5-Math-1.5B | HuggingFace仓库 |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B | Qwen2.5-Math-7B | HuggingFace仓库 |
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B | Llama-3.1-8B | https://gitcode.com/hf_mirrors/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B | Qwen2.5-14B | HuggingFace仓库 |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | Qwen2.5-32B | HuggingFace仓库 |
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B | Llama-3.3-70B-Instruct | HuggingFace仓库 |
所有蒸馏模型均使用DeepSeek-R1生成的高质量推理样本进行微调，建议采用官方提供的配置参数运行以获得最佳效果。
4. 性能评估结果
主模型综合能力测试
评估采用最大32,768 token生成长度，抽样任务使用temperature=0.6、top-p=0.95的参数配置，通过单次查询生成64条响应计算pass@1指标。测试覆盖语言理解、数学推理、代码生成等多维度能力：
在英语任务中，MMLU (Pass@1) 达90.8分，仅次于OpenAI o1-1217的91.8分；MMLU-Redux (EM) 以92.9分刷新纪录；MMLU-Pro (EM) 84.0分领先同类模型。代码领域表现尤为突出，LiveCodeBench (Pass@1-COT) 取得65.9分，超过OpenAI o1-1217的63.4分；Codeforces评测中获得96.3分percentile与2029分rating，接近o1-1217的顶尖水平。
数学推理方面，AIME 2024 (Pass@1) 达到79.8分，MATH-500 (Pass@1) 97.3分，CNMO 2024 (Pass@1) 78.8分，展现出强劲的复杂问题解决能力。中文任务中C-Eval (EM) 以91.8分位居榜首，CLUEWSC (EM) 92.8分保持领先优势。
蒸馏模型性能对比
轻量化模型在资源受限场景下表现卓越：DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B在AIME 2024中取得72.6分Pass@1，MATH-500达94.3分，LiveCodeBench 57.2分，Codeforces rating 1691分，全面超越QwQ-32B-Preview等同类模型。
1.5B小模型展现出惊人效率：DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B在MATH-500仍保持83.9分，Codeforces rating达954分，适合边缘计算环境部署。7B/14B版本在性能与效率间取得平衡，其中Qwen-7B版本MATH-500达92.8分，14B版本AIME 2024得分69.7分，接近o1-mini水平。
5. 部署与使用指南
官方交互渠道
用户可通过DeepSeek官方网站体验模型能力，在chat.deepseek.com平台启用"DeepThink"功能即可调用R1模型。开发者可通过platform.deepseek.com获取OpenAI兼容的API服务。
本地部署教程
基础模型部署需参考DeepSeek-V3项目文档，蒸馏模型可直接通过vLLM或SGLang启动服务。以DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B为例：
使用vLLM部署命令：
vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B --tensor-parallel-size 2 --max-model-len 32768 --enforce-eager
使用SGLang部署命令：
python3 -m sglang.launch_server --model deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B --trust-remote-code --tp 2
PaddlePaddle快速调用示例：
from paddlenlp.transformers import AutoTokenizer
from paddlenlp.transformers.qwen2.modeling import Qwen2ForCausalLM
import paddle
paddle.set_device("gpu" if paddle.is_compiled_with_cuda() else "cpu")
model_name = "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = Qwen2ForCausalLM.from_pretrained(model_name, dtype="float16")
model.eval()
prompt = "求解方程：x² + 5x + 6 = 0"
messages = f"Human: {prompt}\n\nAssistant: Let me think about this step by step.\n"
inputs = tokenizer(messages, return_tensors="pd", padding=True, truncation=True, max_length=2048)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=1024, temperature=0.7)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(response)
建议运行前查阅项目"Usage Recommendation"章节，了解硬件配置要求与优化参数设置。
6. 研究价值与行业影响
DeepSeek-R1系列的开源发布为推理模型研究提供了重要基准。纯RL训练范式的验证、多阶段训练流水线的设计、高效知识蒸馏技术的应用，共同构成了一套完整的推理模型开发方法论。多样化的模型规格满足从学术研究到产业落地的全场景需求，37B激活参数的MoE架构平衡了性能与计算成本，轻量化版本则推动推理能力向资源受限环境普及。
随着模型在数学推理、代码生成等专业领域的突破性表现，DeepSeek-R1有望成为科研机构与企业开发垂直领域AI助手的基础组件。项目团队持续优化训练技术，未来计划探索更大规模模型的推理能力边界，以及多模态推理、领域知识融合等前沿方向。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
