DeepSeek R1提供了复制o1模型的配方，并展望了推理语言模型的未来。

DeepSeek AI发布了他们的第一个推理模型R1，这对开源AI社区来说是一个重要的时刻，因为它附带了一个鼓励进一步发展和研究的MIT许可证。该模型的训练过程显著地依赖于强化学习，这与传统的监督学习方法不同。R1的定价具有竞争力，预示着推理模型市场可能的价格战，这可能会使这种技术更加普及。尽管OpenAI的o3模型可能更先进，但R1在训练方法上的创新，包括使用生成奖励模型和扩展的思维链条，是AI推理能力发展中值得关注的一点。这些内容对于那些有兴趣利用或基于最新推理语言模型的AI研究人员和公司来说非常相关。- DeepSeek AI发布了第一个完整的推理模型R1，通过4阶段的强化学习过程进行训练。 - R1采用MIT许可证，允许公司和研究人员在其输出的基础上构建和训练。 - R1-Zero是一个仅使用强化学习进行训练的推理模型，基于DeepSeek的V3基础模型。 - DeepSeek还发布了一套通过R1的监督微调数据进行微调的开放权重模型。 - R1的定价明显低于OpenAI的o1模型。 - OpenAI的o3模型在技术上领先，但不普遍可用，而R1具有友好的许可证。 - R1的训练包括监督微调、强化学习训练、拒绝抽样和强化学习训练与偏好调整奖励模型等阶段。 - R1-Zero是第一个仅使用大规模强化学习而没有监督微调的开放模型。 - DeepSeek使用生成奖励模型、DeepSeek-V3的数据以及经过扩展思维链增强的标准聊天数据进行训练。 - RL基础设施和用于训练的数据的详细信息未包含在内容中。 - DeepSeek还进行了蒸馏实验，利用R1的完成结果提升较小模型的性能。 - 关于为什么不同的能力在较大模型中“出现”，以及较小模型实现高级推理能力的潜力的问题仍然是开放的问题。