不可思议！DeepSeek-R1开源模型超越GPT-4的秘密！

如果你一直关注AI领域，你就会知道，构建最强大、具备推理能力的模型的竞争一直由OpenAI、Anthropic和Google等大公司主导。但请保持冷静，因为游戏规则刚刚改变。中国AI公司DeepSeek发布了一颗重磅炸弹：DeepSeek-R1，一个完全开源的推理模型，不仅与OpenAI的O1竞争——它的表现让人大吃一惊。最棒的是？它完全在MIT许可证下开源。没错，你没看错。

DeepSeek-R1是什么？

DeepSeek-R1是一个推理模型，旨在处理复杂任务，如数学、编码和逻辑推理。它是DeepSeek系列的一部分，最近发布了DeepSeek-V3，这是目前最好的开源模型之一。而R1则将事情提升到了一个全新的水平。它是一个思维模型，意味着它使用一种叫做测试时推理或计算扩展的过程，逐步推理问题。可以把它想象成一种内部独白，模型与自己辩论，以得出最佳答案。

更令人惊叹的是，DeepSeek-R1不仅仅是一个模型。公司还发布了六个精简版本的R1，参数范围从15亿到700亿。这些较小的模型不仅轻量，而且功能强大。例如，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型在某些基准测试中超越了GPT-4。让这一点深入人心：一个15亿参数的模型，小到可以在边缘设备上运行，正在与GPT-4竞争。

为什么这很重要？

1. 它是完全开源的：DeepSeek-R1 在 MIT 许可证下发布，这意味着你可以对它做 任何事情 — 下载、修改、微调，甚至用它来训练新模型。这与 OpenAI 的服务条款形成鲜明对比，后者禁止将其输出用于训练其他模型。DeepSeek 不仅仅是开源模型；他们还鼓励创新。
2. 与 OpenAI 的 O1 不相上下：根据基准测试，DeepSeek-R1 在数学、编码和推理任务的性能上与 OpenAI 的 O1 相匹配。在某些情况下，它甚至超越了 O1。例如，经过提炼的 70 亿参数模型在 AIME 2024 基准测试中得分 55.5，超过了 GPT-3.5 和 Claude-3.5 等模型。
3. 构建方式不同：DeepSeek-R1 使用 大规模强化学习 (RL) 进行训练，而不依赖于监督微调 (SFT)。这是一种突破性的方式，因为它允许模型自主探索和学习推理模式，而不是依赖于标记数据的灌输。结果？一个能够自我验证、反思并生成长链思维以解决复杂问题的模型。
4. 速度快且易于访问：与一些慢或经常宕机的专有模型不同，DeepSeek-R1 快如闪电，并且可以在 chat.deepseek.com 免费访问。你还可以通过他们的 API 访问，价格不仅比 OpenAI 便宜，而且没有速率限制。

精简模型是游戏规则的改变者

DeepSeek-R1 最令人兴奋的一个方面就是精简模型。这些较小的版本是通过 R1 生成的数据进行微调的，它们正在证明自己极其强大。例如：

• DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 模型在 AIME 2024 中得分 55.5，超越了 GPT-3.5 和 Claude-3.5\。
• DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 模型在多个基准测试中击败了 OpenAI 的 O1-mini。

这些精简模型不仅仅是学术上的好奇——它们是可以在消费级硬件上运行的实用工具。想象一下，拥有一个与 GPT-4 同样强大的模型，但足够小，可以在你的笔记本电脑甚至 Raspberry Pi 上运行。这就是 DeepSeek 正在构建的未来。

现实世界的表现：令人震惊的例子

让我们谈谈 DeepSeek-R1 实际上能做什么。在测试中，它展示了通过复杂问题推理的非凡能力，即使问题棘手或没有解决方案。

1. 数学问题：在面对来自 IIT 入学考试（世界上最难的考试之一）的挑战性积分问题时，DeepSeek-R1 在 29 秒 内解决了它，提供了逐步推理的正确答案。另一方面，GPT-4 则无法解决这个问题。
2. 棘手问题：当被问及一个没有解决方案的数学问题时，DeepSeek-R1 没有放弃——它推理了这个问题，得出没有解决方案的结论，并解释了原因。这种自我意识在 AI 模型中是罕见的。
3. 化学难题：在一个化学问题中，问题包含了一个微妙的错误（将一氧化碳误写为二氧化碳），DeepSeek-R1 识别出了这个错误，进行了修正，并提供了正确的答案。它甚至与自己辩论，怀疑用户是否打错了字。

展示你的工作！透明度的力量

R1 最酷的地方之一就是它展示了它的工作过程。当它解决一个问题时，它会逐步揭示其思维过程，就像学生在数学考试中展示他们的计算过程一样。

理解： 这帮助我们理解 AI 如何得出答案，使其不再是一个神秘的“黑箱”。以试图将礼物放入一个太小的盒子为例。

ChatGPT 只是提供了一个解决方案。虽然这很有帮助，但我们不知道 为什么 它会这样建议。

现在，让我们看看 DeepSeek 的 R1：

与此相反，DeepSeek 的 R1 开始对问题进行全面探索。它首先承认情况并识别核心问题：礼物不合适，因为盒子太小。然后，它系统地考虑问题的各个方面：

• 大小和形状： 它认识到盒子和礼物的尺寸和形状都很重要，建议可能需要找到一个与礼物形状相匹配的盒子。
• 材料和灵活性： 它考虑盒子是否由像纸板这样的灵活材料制成，这可能可以重新塑形，或者它是否是像玻璃或金属这样的刚性材料。
• 替代解决方案： 它探索了许多可能性，比如调整礼物在盒子中的排列、拆解或折叠礼物、使用完全不同的容器，甚至修改盒子本身。
• 外部因素： 它考虑了时间限制、环境问题和礼物的美观展示等因素。

在整个过程中，R1 细致地权衡每个选项的利弊，最终得出结论：找到一个更大或更合适的盒子是最实际的解决方案。这种详细的思维链不仅提供了对 AI 推理过程的清晰理解，还展示了其批判性思维能力和考虑多种视角的能力。

信任： 通过展示其推理过程，R1 建立了信任。我们可以看到它并不是在随意猜测或随机联想。当 AI 以如此详细的方式解释其逻辑时，它显得更加可靠，而不像是一个神秘的神谕。

调试： 如果 AI 出现错误，我们可以追溯其步骤，看看它哪里出错，从而更容易改进模型。这种透明度对于识别和纠正 AI 推理过程中的错误至关重要。通过检查思维链，开发者可以找到缺陷并优化模型，以提高准确性。

深入思考：时间越长，效果越好

DeepSeek 还发现了关于 R1 的一个有趣现象：它“思考”的时间越长，表现越好。他们给它更多的“思考令牌”——本质上是更多处理信息和建立联系的时间——并看到它的准确性显著提高，尤其是在像 AIME 这样的困难挑战中。这表明，如果有机会真正思考，R1 有潜力解决更复杂的问题。

AI的未来变得更加开放

DeepSeek-R1不仅仅是一个模型——它是一种声明。它证明了你不需要数十亿美元或庞大的公关机器就能构建世界级的AI。通过正确的方法（在这种情况下是强化学习），你可以创建与世界顶尖模型相媲美的模型，并使其对每个人都可用。

此次发布也是对AI社区的一个警钟。虽然像OpenAI和Anthropic这样的公司一直专注于专有模型，但DeepSeek保持了开放AI的原始精神。他们不仅仅是在发布模型；他们还在分享他们的训练秘密，鼓励微调，并赋权开发者在他们的工作基础上进行构建。

最后的思考：这是否是专有模型的终结？

并不是。专有模型仍然有其存在的价值，特别是在企业用例中。但 DeepSeek-R1 强有力地提醒我们，开源 AI 不仅仅是活着——它正在蓬勃发展。拥有这样的模型，AI 创新的门槛比以往任何时候都要低。

因此，如果你还没有，赶快访问 chat.deepseek.com 并试试 DeepSeek-R1。无论你是开发者、研究人员，还是仅仅是 AI 爱好者，这个模型都值得你关注。谁知道呢？下一个重大的 AI 突破可能正是来自于你，这要归功于 DeepSeek。

AI 的未来是开放的，前景比以往任何时候都要光明。