深度解析 DeepSeek R1：强化学习与知识蒸馏的协同力量

DeepSeek-R1 的问世，无疑在 AI 领域激起了千层浪。自发布仅一周，它便凭借卓越的性能和创新的技术，成为 AI 社区热议的焦点，代表着人工智能在推理和理解能力上的重大飞跃。今天我们一起深度解析一下DeepSeek-R1 

一、强大基石：DeepSeek-V3-Base 模型

DeepSeek-R1 能够取得如此成就，离不开其底层架构 ——DeepSeek-V3-Base 模型(DeepSeek-V3 深度剖析：下一代 AI 模型的全面解读)的有力支撑。这是一个拥有 6710 亿参数的大规模混合专家（MoE）语言模型，其规模在现存模型中名列前茅。

与传统的密集模型，如 ChatGPT 相比，DeepSeek-V3-Base 的工作方式截然不同。可以将其类比为一个拥有数百万本书籍的图书馆。在传统密集模型中，每当提出一个问题，模型就如同要打开图书馆里的每一本书来寻找答案，这种方式计算成本高昂且效率低下。而 DeepSeek-V3-Base 采用 MoE 架构，它不会去翻阅所有书籍，而是依据不同的主题，借助一组专门的 “专家书籍” 来寻找答案。在处理每个 token 时，仅有 370 亿参数被激活，这使得模型能够聚焦于一小部分经过高度训练的专家模块，从而快速且精准地给出答案。

此外，DeepSeek-V3-Base 在 14.8 万亿高质量 token 上进行了预训练