在 AI 领域持续革新的浪潮中，DeepSeek R1 的横空出世宛如一颗璀璨新星，瞬间成为焦点。其在诸多推理基准测试里的卓越表现，足以与 OpenAI 的顶尖模型分庭抗礼，为行业发展注入全新活力。

一、训练范式革新：纯 RL 驱动的非凡征程

在大型语言模型（LLM）传统训练脉络中，有监督微调（SFT）一直占据关键地位。通常先依赖大量人工标注数据塑造模型基础能力，再借强化学习（RL）打磨优化。然而，DeepSeek 团队勇辟蹊径，摒弃 SFT 环节，直接让 RL 作用于 DeepSeek-V3-Base 模型。这一创举摒弃了对海量标注数据的依赖，引领模型在 RL 环境中自主探索，宛如懵懂学子在无师引导下，凭借反复试错掌握新技能。如此，模型挣脱预设模式枷锁，在泛化与适应能力上实现跃升，为 LLM 训练开拓崭新路径，彰显了 DeepSeek 团队无畏的创新勇气与深厚技术底蕴。

二、能力涌现奇迹：自验证与长链推理的惊艳绽放

DeepSeek-R1-Zero 的训练似一场充满未知与惊喜的探险。在纯 RL 驱动下，模型衍生出一系列超乎预期的能力。自验证机制宛如智能内省，在生成答案前主动校验中间推理步骤，恰似学生严谨检查解题过程确保精准无误；反思能力则促使模型回溯修正过往推理，如同复习时反思错误、汲取教训；长链推理能力更是让其在复杂逻辑迷宫中穿梭自如，轻松应对多步骤难题，如攻克复杂数学或逻辑谜题。这些能力自发涌现，有力证实了纯 RL 训练的巨大潜能，重塑了人们对语言模型自主学习与推理进化的认知，凸显 AI 作为智能体的成长活力。

三、多阶段精细打磨：RL 进阶的智慧策略

（一）冷启动：稳健训练的基石

尽管 DeepSeek-R1-Zero 推理能力惊人，但初期输出存在可读性差、语言混杂等瑕疵。DeepSeek 团队引入多阶段训练，其中冷启动环节至关重要。在 RL 训练前，收集少量高质量 CoT 数据微调基础模型，为后续训练筑牢根基。这如同给予初学者入门指引，有效规避 RL 初期的动荡，加速收敛、缩短训练时长，提升输出可读性，尽显团队在 AI 训练工程化与精细化方面的卓越造诣。

（二）推理导向强化：能力聚焦提升

冷启动后，进入推理导向 RL 训练阶段。沿用 DeepSeek-R1-Zero 的 RL 方法，聚焦代码生成、数学求解等强推理任务。通过精细评估推理链质量、设立奖励机制，引导模型生成精准推理过程；新增语言一致性奖励，纠正多语言混杂问题，促使模型以单一目标语言推理，提升输出质量。此阶段助力模型深刻领悟推理本质，将能力灵活应用于复杂问题，兼顾能力提升与表达优化。

（三）多目标优化：全能发展蓝图

多阶段训练中，DeepSeek 团队秉持整体思维，实施多目标优化。整合推理、写作、角色扮演等多元目标协同优化，早期侧重推理强化，后期平衡各领域发展，动态调整数据与奖励机制。这一策略弥补纯 RL 局限，塑造出能应对各类任务的智能助手，推动模型在多维度达较高水准，契合 AI 模型综合发展趋势。

四、模型缩放创新：蒸馏赋能小模型崛起

大型模型虽性能强劲，但面临资源消耗大、部署难等困境。DeepSeek 团队以 DeepSeek-R1 为源，开展模型蒸馏实践。将其智慧精准传递至基于 Qwen 和 Llama 的系列小模型（1.5B - 70B）。经精细微调，小型模型推理能力显著增强，在部分基准测试中超越大型开源模型。此成果凸显蒸馏技术潜力，为 AI 模型发展另辟蹊径，降低应用门槛，助力 AI 普惠大众。

五、开源协作担当：社区繁荣的强劲引擎

DeepSeek 团队秉持开源共享理念，发布 DeepSeek-R1、DeepSeek-R1-Zero 及蒸馏小模型，为 AI 社区带来丰厚滋养。全球研究人员借此学习借鉴、创新突破，加速推理模型迭代发展。这一慷慨之举彰显企业社会责任，契合 AI 发展潮流，为行业树立合作典范，凝聚全球智慧推动 AI 技术阔步前行。

六、核心技术引擎：GRPO 与双重奖励的卓越效能

（一）GRPO 算法：成本效益双优突破

为削减 RL 训练成本，DeepSeek 团队自主研发 GRPO 算法。其构建模型输出群组，依相对奖励估算基线，摆脱传统策略需等大评论模型的桎梏。此举大幅降低计算开销、提升训练效率，辅以奖励缩放与策略裁剪，增强训练稳定性，为低成本高效 RL 训练奠定坚实基础，兼具学术与工业价值。

（二）双重奖励机制：精准引导学习路径

RL 训练中，奖励机制是模型成长的指南针。DeepSeek 团队设计的双重奖励机制，准确率奖励确保答案精准，格式奖励规范输出格式（如用 <think>、</think> 与 <answer>、</answer> 标签区分推理与答案），提升可读性。推理导向训练中引入语言一致性奖励，纠正多语言推理乱象，保障输出语言风格契合人类习惯，全方位校准模型学习方向。

七、性能巅峰闪耀：多领域的卓越验证

DeepSeek R1 在各大推理基准测试中成绩斐然，彰显强大实力与泛化能力。AIME 2024 测试中，pass@1 得分 79.8%，超越 OpenAI o1-1217 模型，数学推理优势尽显；MATH-500 测试得分 97.3%，与 o1-1217 持平，复杂数学处理能力卓越；Codeforces 竞赛 Elo 评分达 2029，力压 96.3% 人类参赛者，代码生成与算法解决实力超群；长文本理解任务 FRAMES 中表现优异，通用性获有力支撑。蒸馏后的小型模型亦表现亮眼，持续验证蒸馏技术对提升推理能力的关键作用，全方位展现 DeepSeek R1 系列在 AI 推理领域的领军地位与深远影响力。

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