deepseek-r1：国产大模型挑战openai，开源且性价比高！
近期，大模型领域再掀波澜，国内公司月之暗面和DeepSeek分别发布了其最新的大模型：多模态思考模型K1.5和DeepSeek-R1，性能直逼OpenAI的o1模型。DeepSeek-R1尤其引人注目，其在数学、代码和自然语言推理等任务上的表现令人震惊。
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DeepSeek-R1采用多阶段循环训练方式：基础模型训练→强化学习(RL)→微调→RL→微调→RL，最终打造出660B参数的强大模型。UC Berkeley教授Alex Dimakis甚至认为DeepSeek已处于领先地位，美国公司需奋起直追。
DeepSeek-R1已在网页端、App端和API端全面上线，用户可直接体验其强大功能。
体验地址：https://www.php.cn/link/6226c5b0f6a9b68f3dee542ab5c34545
DeepSeek同时发布了两个660B参数的模型：DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1，并开源了模型权重，允许用户基于R1进行二次开发。
DeepSeek-R1还蒸馏出了六个更小参数的模型（1.5B、7B、8B、14B、32B和70B），同样完全开源。
模型下载地址：https://www.php.cn/link/f9d81ff01aec9a8625983fe8f5c382f0
其中，32B和70B版本的性能远超GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet和QwQ-32B，接近o1-mini。
DeepSeek-R1 API价格也极具竞争力，远低于OpenAI o1 API。
DeepSeek秉持开源原则，公开了R1模型的训练技术和研究论文。
论文链接：https://www.php.cn/link/68e3029766c319b18533206bed2ef83f
DeepSeek-R1的技术创新之处在于，它通过大规模强化学习，即使在少量标注数据的情况下，也能显著提升模型推理能力。其核心技术包括：群组相对策略优化(GRPO)、准确度和格式双重奖励机制以及最小干预的训练模板。DeepSeek-R1-Zero更是展现了显著的自我进化能力，能够自主发展出高级解题策略。
DeepSeek-R1还通过冷启动数据微调、多阶段强化学习和模型蒸馏等技术，进一步提升了模型性能和效率。 最终的模型在多个基准测试中取得了优异的成绩。
DeepSeek-R1的出现，标志着国产大模型在性能和性价比方面取得了重大突破，值得期待其未来发展。
