DeepSeek-R1 发布，性能对标 OpenAI o1 正式版。
DeepSeek-R1 在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩 OpenAI o1 正式版。
知名AI评测员Matthew Berman表示，R1拥有他所见过的最像人类的内心独白。
从“人类教”到“自己学”
DeepSeek-R1的这种特点，和它独特的训练方式有关。
传统的AI训练有三个阶段：预训练、SFT（监督微调）、RL（强化学习）。打个比方，传统AI需经历三阶段学习：先在预训练阶段里“背书自学”基础知识，再在SFT阶段里“抄写教案”模仿人类示范，最后在RL阶段里“模拟考试”优化表现。
而R1 Zero跳过了SFT阶段，直接进入了RL阶段。也就是说，DeepSeek-R1直接砍掉用人工标准数据训练的“模仿”环节，而是仅凭基础语言能力和数学规则，在持续解题试错中自悟知识体系。
SFT的使用是当年ChatGPT成功的关键，而R1 Zero完全用强化学习替代了SFT。
DeepSeek-R1成功的秘诀在于构建了一个智能训练场，这一系统由三个技术组件构成：动态题目生成系统、过程验证体系和协同工作机制。用一个比喻来说，每解完一题，系统自动生成更难的变体题，并实时验证解题过程逻辑是否自洽。它迫使AI像数学家般提炼方法论，甚至能将几何证明中的反证法迁移到代码检测中。
这个训练过程展示了强化学习的潜力。未来的AI发展，依然充满无限可能。
强大，便宜，还开源
据介绍，DeepSeek-R1的功能比肩OpenAI o1。
根据DeepSeek官方公布的数据，DeepSeek-R1在AIME2024上获得了79.8%的成绩，略高于OpenAI-o1-1217的79.2%。在MATH-500上，它获得了97.3%的惊人成绩，表现略高于OpenAI-o1-1217的96.4%，并明显优于其他模型。在编码相关的任务中，DeepSeek-R1在Codeforces上获得了2029 Elo评级，在竞赛中表现优于96.3%的人类参与者。对于工程相关的任务，DeepSeek-R1的表现略优于OpenAI-o1-1217。
