DeepSeek发布R1模型，引领真正的开源推理革命

在2023年11月19日，DeepSeek团队正式发布了备受瞩目的R1推理模型，标志着开源人工智能领域的一次重要里程碑。与其对手Open近期陷入争议的闭源模型开发不同，DeepSeek的开源理念引发了众多行业人士的热烈讨论，成为了真正“开源”的典范。

对于许多科技观察者DeepSeek的发布不仅仅是另一个模型的推出，而是对开源精神的一次深刻回归。在推特上，许多支持者纷纷表示，“DeepSeek才是真正的‘Open’！”这种强烈的共鸣反映了人们对开源项目以及其对技术民主化和可获取性重要性的期待。相比之下，Open的推理模型o1和o3却因为封闭性而面临许多质疑，其中包括与数学基准FrontierMath的关系问题。有人指出，Open在背后资助了该基准，使得其模型在评测中表现异常出色，这引发了对其透明度的广泛关注。

DeepSeek的R1模型正是在这种背景下脱颖而出。它不是一个简单的闭源黑箱，相反，DeepSeek团队选择将其技术细节和训练流程全部开源，甚至发布了长达20页的详细技术报告。这种透明化的做法增强了用户对其技术的信任感。英伟达科学家Jim Fan在评论中称赞DeepSeek的研究是“真正开放的前沿研究，赋能所有人”。

在技术层面，DeepSeek R1的推出自带亮点。它的成功很大程度上得益于一种名为“后训练”（post-training）的新方法，结合了监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）和强化学习（Reinforcement Learning, RL）两种主要方向。值得注意的是，DeepSeek的R1模型首次实现了使用纯RL替代SFT的方法，展现了引人注目的推理能力。具体而言，DeepSeek团队采用了GRPO作为强化学习框架，直接对基础模型进行大规模的无监督强化学习训练，最终获得了令人惊叹的推理性能。

DeepSeek团队的创新还体现在其独特的奖励系统设计上。通过基于规则的奖励模型，DeepSeek能够有效地引导模型不断优化答案的准确性和语义结构。在经过数千次的训练后，R1模型在多个推理任务上的表现显著提升，甚至展现了“反思”（reflection）等自发行为，这是以往模型所未曾具备的能力，显示出其推理能力的复杂性和深度。

在各种权威基准测试中，DeepSeek R1取得了令人赞叹的成绩。其中，在ME 2024的pass@1得分由15.6%跃升至71.0%，进一步通过投票提高至86.7%，使其在各项挑战中与Open的o1-0912持平。在编码相关的任务中，R1也表现不俗，成功代表人类参与者的96.3%。

DeepSeek团队还推出了多个不同规模的模型，从超小的1.5B到庞大的70B，极大地拓宽了模型在实际应用中的可能性。小模型的能力同样令人惊奇，DeepSeek R1-Distill-Qwen-1.5B在数学基准测试中超越了GPT-4，显示出DeepSeek在推理能力上的强劲竞争力。

而在价格策略方面，DeepSeek以极具竞争力的成本策略进一步降低了中小企业的 AI 应用门槛。与Open的高昂费用相比，DeepSeek R1模型每百万输入token的成本仅为0.55美元，相比之下，Open的每百万输入token成本高达15美元，这一差距将使更多企业能够以可负担的方式接触到高性能的人工智能技术。

深层次的意义在于开源本身。开源不仅是技术上的开放，更是对整体产业链条的重新定义和合作的重塑。正如DeepSeek所展现的那样，这种开放的精神为创造新技术提供了肥沃土壤，也为开发者们提供了一个共同协作的，从而推动整个行业的进步。

DeepSeek R1的发布不仅显现了其在推理模型中的深厚实力，更为人们展示了一种新的可能性。在人工智能逐渐成为社会各界共同议题的今天，DeepSeek的开源选择为大家展示了技术与人类共同成长的道路。通过这样的努力，一个普通大众和技术的深度结合的时代正向我们走来，而这也许就是DeepSeek所追求的真正意义。