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基于上述策略，DeepSeek-R1-Zero的训练展示了两个显著结果。首先，模型自然而然地学会了用更多的思考时间来解决推理任务。这一变化并非通过外部压力实现，而是模型内在发展的结果。其次，模型进化出了复杂性，并产生了引人注目的“顿悟时刻”。这些结果表明，DeepSeek-R1-Zero在推理能力上取得了重要突破。
基于上述策略，DeepSeek-R1-Zero的训练展示了两个显著结果。首先，模型自然而然地学会了用更多的思考时间来解决推理任务。这一变化并非通过外部压力实现，而是模型内在发展的结果。其次，模型进化出了复杂性，并产生了引人注目的“顿悟时刻”。这些结果表明，DeepSeek-R1-Zero在推理能力上取得了重要突破。
[[文件:推理过程中 DeepSeek-R1-Zero 在训练集上的平均响应时间。.png|推理过程中 DeepSeek-R1-Zero 在训练集上的平均响应时间|alt=DeepSeek-R1-Zero ⾃然⽽然地学会了⽤更多的思考时间来解决推理任务|居左|600x450像素]]
然而，DeepSeek-R1-Zero也面临一些挑战。由于在预训练阶段完全放弃了对计算资源消耗巨大的监督学习，模型具有明显的成本优势。但与此同时，完全放弃监督学习也导致输出结果不稳定，且可读性较差。这一问题的存在引发了对模型优化的进一步思考。
然而，DeepSeek-R1-Zero也面临一些挑战。由于在预训练阶段完全放弃了对计算资源消耗巨大的监督学习，模型具有明显的成本优势。但与此同时，完全放弃监督学习也导致输出结果不稳定，且可读性较差。这一问题的存在引发了对模型优化的进一步思考。