“DeepSeek-R1”的版本间的差异

2025年1月26日 (日) 15:03的版本

DeepSeek-R1是DeepSeek团队推出的第一代推理模型，通过强化学习（RL）和蒸馏技术显著提升了语言模型的推理能力。DeepSeek-R1-Zero模型在没有监督微调（SFT）的情况下，通过大规模RL训练展现出强大的推理能力，但存在可读性和语言混合问题。为了解决这些问题，DeepSeek-R1引入了冷启动数据和多阶段训练，推理性能与OpenAI的GPT o1-1217相当。此外，团队还开源了六个基于Qwen和Llama的蒸馏模型，帮助小型模型提升推理能力。

背景

该模型的开发背景源于传统语言模型在复杂推理任务中的局限性，尤其是在需要多步逻辑推理的场景中。尽管现有的语言模型在生成文本和理解语言方面表现出色，但在数学推理、代码生成等需要精确逻辑推理的任务中，表现仍然有限。

为了解决这一问题，DeepSeek 团队提出了基于强化学习的训练方法，开发了DeepSeek-R1系列模型。该模型的核心目标是通过强化学习和大规模训练，提升模型在复杂推理任务中的表现。DeepSeek-R1-Zero是这一系列中的第一个模型，它通过纯强化学习训练，无需监督微调（SFT），展现出强大的推理能力。然而，DeepSeek-R1-Zero 在训练过程中也暴露出一些问题，如可读性差、语言混合等。

为了进一步优化模型，DeepSeek 团队引入了冷启动数据和多阶段训练方法，开发了DeepSeek-R1。冷启动数据的使用使得模型在训练初期能够更快地收敛，并且通过多阶段训练，模型的推理能力和可读性得到了显著提升。此外，团队还探索了蒸馏技术，将大型模型的推理能力传递到小型模型，使得小型模型在推理任务中也能表现出色。

总的来说，DeepSeek-R1 的开发背景是为了解决传统语言模型在复杂推理任务中的不足，通过强化学习和蒸馏技术，提升模型在数学推理、代码生成等任务中的表现，并为研究社区提供开源的推理模型资源。

技术特点

强化学习训练

  - DeepSeek-R1-Zero模型通过纯强化学习训练，无需监督微调（SFT），展现出强大的推理能力。
  - 模型在训练过程中表现出“顿悟时刻”，即自发地重新评估和优化推理步骤。

冷启动数据与多阶段训练

  - 为了解决可读性和语言混合问题，DeepSeek-R1引入了冷启动数据和多阶段训练方法。
  - 这些改进使得模型在推理任务中的表现与OpenAI的o1-1217模型相当。

蒸馏技术

  - DeepSeek团队开源了六个基于Qwen和Llama的蒸馏模型，帮助小型模型提升推理能力。
  - 蒸馏技术将大型模型的推理能力传递到小型模型，使得小型模型在推理任务中表现优异。

性能表现

下图显示了 DeepSeek 进行的测试结果，该测试针对 OpenAI 的 o1 模型在数学、编码和推理任务上测试了其大型语言模型的三个版本。DeepSeek-R1 在数学和编码基准测试中击败或与o1相媲美。^[1]

知识基准测试

在 MMLU、MMLU-Pro 和 GPQA Diamond 等知识基准测试表明，DeepSeek-R1 在 STEM（科学、技术、工程和数学）相关问题上相比 DeepSeek-V3 具有显著的改进。研究者将其归因于大规模强化学习（reinforcement learning, RL）的使用。

长上下文任务

DeepSeek-R1 在 FRAMES（依赖长上下文的问答任务）基准测试中展现了强大的文档分析能力。

事实性问答

在 SimpleQA 基准测试中，DeepSeek-R1 超越了 DeepSeek-V3，证明了其处理基于事实查询的能力。但是在中文 SimpleQA 基准上，DeepSeek-R1 的表现不如 DeepSeek-V3，主要由于安全强化学习（safety RL）导致模型拒绝回答某些问题。

遵循格式指令的能力

DeepSeek-R1 在 IF-Eval 基准测试中表现优异。这个测试专注于评估模型遵循格式指令（format instructions）的能力。这些改进主要归因于监督微调（supervised fine-tuning, SFT）和强化学习（RL）后期阶段中指令遵循数据的引入

写作和开放问答任务

在 AlpacaEval 2.0 和 ArenaHard 基准测试中，DeepSeek-R1 表现出色，进一步表明其在写作任务和开放问答（open-domain question answering）中的优势，强调了大规模强化学习的泛化优势，不仅增强了推理能力，还提升了跨领域的表现能力。此外，DeepSeek-R1 生成的摘要长度简洁，表明 DeepSeek-R1 在基于 GPT 的评估中避免了引入长度偏差（length bias），进一步巩固了其在多任务中的稳健性。

数学和编程任务

在数学（如 AIME 2024 和 MATH-500）和编程任务（如 LiveCodeBench 和 Codeforces）中，DeepSeek-R1 的表现显著优于其他模型，并与 OpenAI-o1-1217 相当。

蒸馏模型的性能评价

蒸馏 DeepSeek-R1 的输出使小型模型（如 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 和 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B）在多个基准上超越了 GPT-4o-0513 等非推理模型和其他对比模型。这表明蒸馏技术的有效性。

开源贡献

DeepSeek团队开源了以下模型： - DeepSeek-R1-Zero - DeepSeek-R1 - 六个基于Qwen和Llama的蒸馏模型

这些开源模型为研究社区提供了宝贵的资源，帮助进一步探索语言模型的推理能力。

应用场景

- **教育**：用于数学题解答、编程教学等场景。 - **软件开发**：辅助代码生成、调试和优化。 - **科研**：用于复杂问题的多步推理和解决方案生成。

未来展望

DeepSeek团队计划进一步优化强化学习在推理任务中的应用，并探索更多蒸馏技术的潜力，以提升小型模型的推理能力。

↑ DeepSeek-AI, Guo, D., Yang, D., Zhang, H., Song, J., Zhang, R., Xu, R., Zhu, Q., Ma, S., Wang, P., Bi, X., Zhang, X., Yu, X., Wu, Y., Wu, Z. F., Gou, Z., Shao, Z., Li, Z., Gao, Z., … Zhang, Z. (2025). DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning (No. arXiv:2501.12948). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2501.12948

[1] DeepSeek-AI, Guo, D., Yang, D., Zhang, H., Song, J., Zhang, R., Xu, R., Zhu, Q., Ma, S., Wang, P., Bi, X., Zhang, X., Yu, X., Wu, Y., Wu, Z. F., Gou, Z., Shao, Z., Li, Z., Gao, Z., … Zhang, Z. (2025). DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning (No. arXiv:2501.12948). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2501.12948

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 ===性能表现===
-- **数学推理**：在GSM8K、MATH等数学推理任务中，DeepSeek-R1的表现超越了多个基准模型。
-- **代码生成**：在HumanEval等代码生成任务中，模型展现出强大的代码理解和生成能力。
-- **多语言推理**：尽管存在语言混合问题，模型在多语言推理任务中仍表现出色。
+下图显示了 DeepSeek 进行的测试结果，该测试针对 OpenAI 的 o1 模型在数学、编码和推理任务上测试了其大型语言模型的三个版本。DeepSeek-R1 在数学和编码基准测试中击败或与o1相媲美。<ref>DeepSeek-AI, Guo, D., Yang, D., Zhang, H., Song, J., Zhang, R., Xu, R., Zhu, Q., Ma, S., Wang, P., Bi, X., Zhang, X., Yu, X., Wu, Y., Wu, Z. F., Gou, Z., Shao, Z., Li, Z., Gao, Z., … Zhang, Z. (2025). DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning (No. arXiv:2501.12948). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2501.12948</ref>
 ====知识基准测试====