DeepSeek AI的開創性DeepSeek R1推理模型重新定義了生成的AI。 DeepSeek R1利用增強學習（RL）和開源方法，為研究人員和開發人員提供了可訪問的先進推理能力。 基準測試表明它的競爭對手，在某些情況下，OpenAI的O1模型超過了Openai的LLM優勢。讓我們進一步探索！
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？ 1/n - DeepSeek（@Deepseek_ai）2025年1月20日目錄的
表
什麼是deepseek r1？ DeepSeek R1是一種大型語言模型（LLM），優先考慮生成AI系統中的推理。 高級強化學習（RL）技術為其功能提供動力。
它可以顯著改善LLM推理，最大程度地減少對監督微調（SFT）的依賴。 DeepSeek R1應對核心AI挑戰：增強推理而無需廣泛的SFT。>創新培訓方法使該模型能夠處理數學，編碼和邏輯中的複雜任務。
1。強化學習
> DeepSeek-R1-Zero僅使用加固學習（RL），上述SFT。這種方法鼓勵該模型獨立發展先進的推理技能，包括自我驗證，反思和思考鏈（COT）推理。
獎勵系統
拒絕採樣
2。使用人類註銷的數據 冷啟動初始化
3。多階段訓練管道
較大的模型被蒸餾成較小的版本，可以保留推理性能，同時大大降低了計算成本。 蒸餾模型繼承了較大對應物的功能，例如DeepSeek-R1，而沒有實質性的性能損失。
核心模型
> deepSeek-r1-Zero：
僅通過基本模型上的RL訓練，而無需SFT。 它表現出高級推理行為，例如自我驗證和反思，在Aime 2024和CodeForces等基准上取得了強大的結果。 挑戰包括由於缺乏冷啟動數據和結構化的微調而導致的可讀性和語言混合。> 通過合併冷啟動數據（人類宣布的長COT示例）以改善初始化，
建立在DeepSeek-R1-Zero上。它採用多階段培訓，包括面向推理的RL和拒絕採樣以更好地對齊。
它直接與OpenAI的O1-1217競爭：
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：通過@1得分為79.8％，略高於O1-1217。
deepSeek r1鍵功能
DeepSeek-R1模型與LLM競爭。 與OpenAI的O1-1217和Anthropic的Claude Sonnet 3相比，Aime 2024，Math-500和CodeForces等基準測試表現出競爭或卓越的性能。其開源本質為專有型號提供了一種成本效益的替代方案。 訪問R1web訪問：
>與OpenAI的O1不同，DeepSeek的R1可以通過其聊天接口免費使用。
轉到：
訪問API https://www.php.cn/link/23264092BDAF8349C3CEC606151BE6BD。 由於輸入成本低，DeepSeek-R1比許多專有型號都更實惠。 >
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