DeepSeek R1的发布在AI界引起轩然大波，该开源模型以极低的成本实现了与OpenAI o1模型相当的性能。本文重点介绍了DeepSeek R1的实现方法、影响及意义。文章详细阐述了DeepSeek R1如何实现突破，包括其采用强化学习进行模型训练的创新方法，以及群体相对策略优化（GRPO）算法的应用。此外，文章还讨论了DeepSeek R1的发布对AI领域其他参与者、企业决策者及消费者等方面的影响。
DeepSeek R1通过采用强化学习进行模型训练，实现了与OpenAI o1相当的性能，颠覆了人们对开发顶尖AI技术所需投入的认知。
GRPO算法的创新性应用，提高了训练效率和模型的鲁棒性，是实现DeepSeek R1突破的关键技术之一。
DeepSeek R1的发布对AI领域产生了深远影响，挑战了OpenAI的主导地位，为企业提供了替代昂贵专有模型的新选择，推动了AI技术的普及。
DeepSeek R1能够透明地展示其推理过程，这一特点使其相较于其他模型具有优势，也引发了关于AI透明度问题的讨论。
DeepSeek R1的成功标志着AI领域的重大转变，企业可能需要重新评估与专有AI供应商的合作，同时投资者对OpenAI等公司的投资策略产生质疑。
DeepSeek R1 在本周一的发布在 AI 界掀起了轩然大波，颠覆了人们对开发顶尖 AI 技术所需投入的认知。这个开源模型仅用 OpenAI o1 模型 3%-5% 的成本就达到了同等性能，不仅令开发者为之倾倒，也促使企业重新审视其 AI 发展策略。
该模型在 HuggingFace 平台上的下载量迅速攀升 (目前已达 109,000 次)，开发者们纷纷试用并探讨其对 AI 开发的深远影响。用户反馈显示，DeepSeek 网站提供的搜索功能已经超越了 OpenAI 和 Perplexity 等竞争对手，仅与 Google 的 Gemini Deep Research 不相上下。
这对企业的 AI 战略产生了深远影响：较低的成本和开放的使用权限为企业提供了替代 OpenAI 等昂贵专有模型的新选择。DeepSeek 的发布可能会推动尖端 AI 技术的普及，让规模较小的机构也能在 AI 竞争中占有一席之地。
本文将重点剖析 DeepSeek 是如何实现这一突破的，以及这对广大 AI 模型用户的意义。对于正在开发 AI 解决方案的企业来说，DeepSeek 的突破不仅挑战了 OpenAI 的主导地位，还为如何实现高性价比创新提供了范例。最值得关注的是 DeepSeek 究竟是"如何"做到这一点的。
DeepSeek R1的故事始于2024年11月。当时， 该公司宣布他们的模型性能超越了OpenAI的o1，但仅发布了功能有限的预览版。真正的惊喜在2025年初完整版发布时才揭晓：DeepSeek完全颠覆了AI训练的传统范式。
在AI领域，监督式微调（SFT）一直被视为培养模型推理能力的"必修课"。这个过程就像老师手把手教导学生，通过大量标注好的数据来指导模型如何一步步思考和解决问题。这种方法虽然直观有效，但需要巨大的人力和资金投入，而且容易让模型形成固定的思维定式。
DeepSeek大胆地跳过了这个"必修课"，转而完全依赖强化学习（RL）来训练模型。这就像把一个天赋异禀的孩子放入充满挑战的环境中，让它通过不断尝试和自我总结来成长。这种方法迫使模型必须发展出独立的推理能力，而不是简单地模仿训练数据中的模式。
这一突破不仅证明了强化学习在AI训练中的巨大潜力，更重要的是开创了一条全新的发展路径。它表明，也许我们并不需要像此前认为的那样，投入海量的人力物力去"教导"AI，而是可以创造合适的环境，让AI自主发展出更高级的认知能力。这种范式的转变，可能会让AI的发展进入一个全新的阶段。
群体相对策略优化（GRPO）算法是实现纯强化学习突破的关键。传统的强化学习需要一个单独的评论家网络来评估模型的表现，这不仅增加了计算复杂度，还容易导致训练不稳定。GRPO创新性地使用群体比较方法：它同时训练多个模型实例，通过比较它们的表现来确定优化方向。这种方法不仅提高了训练效率，还增强了模型的鲁棒性。
在具体实施中，GRPO的工作过程十分精妙。对于每个训练样本，算法会生成多个不同的解答尝试。然后，通过预设的评估标准对这些尝试进行评分，这些标准包括数学问题的正确性、编程题的运行结果等。最后，算法根据评分来调整模型参数，使其倾向于产生更好的解答。这个过程不断循环，最终让模型形成稳定且高效的问题解决策略。
DeepSeek-R1 的开发始于一个名为 DeepSeek-R1-Zero 的中间模型，该模型完全采用强化学习方式训练。
这个过程中，他们不仅关注最终答案的正确性，更重视模型得出答案的思维过程。这就像不告诉学生标准答案，而是鼓励他们独立思考，探索解决问题的多种可能性。
令研究人员惊讶的是，模型开始展现出了超出预期的智能特征。它能够根据问题的复杂程度自主调整思考时间，就像一个经验丰富的专家会在遇到困难问题时放慢脚步，仔细思考。更令人震撼的是，模型开始展现出"任务优先级排序"的能力——它知道哪些问题需要更多关注，哪些可以快速处理。
研究团队将这一突破称为"顿悟时刻"。因为这不是预先编程的结果，而是模型在强化学习环境中自发形成的能力。正如研究人员所总结："这体现了强化学习的真正魅力——我们无需明确指导，只要提供正确的激励机制，模型就能自主发展出高级的问题解决策略。"
然而，纯粹的强化学习路径也带来了一些挑战。DeepSeek-R1-Zero虽然在推理能力上有惊人表现，但在实际应用中暴露出可读性差、语言混杂等问题。有时它会在回答中途从中文突然切换到英文，这显然不利于用户体验。
为了解决这些问题，团队决定开发最终版本的DeepSeek-R1。他们采用了一种巧妙的方案：在基础模型V3上首先注入少量"冷启动数据"，这些数据主要包含高质量的长链思维范例，目的是帮助模型建立基本的表达框架。随后，再进行与R1-Zero相同的强化学习训练。
这种"冷启动"策略证明是非常成功的。它让模型保持了强大的推理能力，同时显著改善了输出质量。最终的DeepSeek-R1经过几轮微调后，不仅展现出接近人类专家的推理水平，还能以清晰连贯的方式表达其思维过程。
人们对这次发布如此震惊，其实值得深思。开源模型本身并不新鲜，它们之所以能成功是有其内在逻辑和动力的。这类模型将在企业界占据主导地位，正是因为它们既免费又灵活。
比如，Meta 的开放权重模型 Llama 3 去年就因为开发者可以自由定制而广受欢迎。现在，DeepSeek-R1 的推理能力也被提炼到许多更小的模型中——与前者不同的是，DeepSeek 提供了业界领先的性能，甚至包括可以在手机上运行的微型版本。
DeepSeek-R1 不仅性能超过了主流开源模型 Llama 3，还能透明地展示其推理过程。相比之下，Meta 的 Llama 需要特别提示才能展示推理过程，这并非其默认行为。
这种透明度也让 OpenAI 陷入了公关困境。OpenAI 一直以竞争考虑为由对用户隐藏推理过程，并称这样做是为了避免模型出错时让用户感到困惑。而透明度能让开发者准确找出并修正模型推理中的错误，更好地根据企业需求进行定制。
对企业决策者来说，DeepSeek 的成功标志着 AI 领域的重大转变：精简高效的开发方式越来越可行。企业可能需要重新评估与专有 AI 供应商的合作，因为当开源方案能提供相当或更好的效果时，高昂的服务费用就很难证明其合理性。
尽管 DeepSeek 的创新具有突破性意义，但这并不意味着它已经确立了不可撼动的市场地位。由于其研究成果是公开的，其他模型公司很快就会从中吸取经验并作出调整。Meta 和法国开源模型公司 Mistral 可能暂时落后，但可能只需要几个月就能迎头赶上。
正如 Meta 首席研究员 Yann Lecun 所说："这个领域的理念是互利共赢，没有人能'超越'所有人，也没有哪个国家会'输给'另一个。好的想法不是独家专利，每个人都在相互学习。"因此关键在于执行力。
最终最大的受益者将是消费者、创业公司和其他用户，因为 DeepSeek 的产品会继续推动这类模型的使用成本趋近于零（不计算运行模型的成本）。这种快速的商品化可能会给那些在专有基础设施上投入巨资的领先 AI 供应商带来严峻挑战。正如多位评论者所说，这可能意味着 OpenAI 等公司多年的运营和资本投入将付诸东流。
这一切都让人对 OpenAI、Microsoft 等公司的投资计划产生质疑。OpenAI 斥资 5,000 亿美元的 Stargate 项目展现了其建设大型数据中心支持先进模型的决心。在 Oracle 和 Softbank 等合作伙伴的支持下，这一战略建立在实现通用人工智能 (AGI) 需要前所未有的计算资源这一假设之上。
然而，DeepSeek 展示出用极低成本实现高性能的可能性，让这种投资策略的可持续性备受质疑，也让人怀疑 OpenAI 能否从如此巨额投资中获得回报。
一些国外媒体指出，尽管有种种阻碍，中国在技术和创新领域已经追赶上——在某些方面甚至超越了——美国。"事实上，就在前几天，另一家中国公司字节跳动宣布推出豆包-1.5-pro，其"深度思考"模式在 AIME 基准测试上已经超越了 OpenAI 的 o1。
© AI范儿
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