摘要：2025年9月17日，国际顶级学术期刊《自然》用封面文章的篇幅，将聚光灯对准了中国AI公司深度求索的研究成果DeepSeek-R1。这不是一次普通的技术发布，而是首个经过同行评审的主流大语言模型亮相，通讯作者、深度求索创始人梁文峰带着团队，用纯强化学习框架和惊
#DeepSeek-R1 #《自然》封面 #纯强化学习 #AI成本革命
简介
中国AI公司深度求索的DeepSeek-R1登《自然》封面，以纯强化学习框架、29.4万美元低成本突破，成首个同行评审主流大模型，推动AI透明化。
2025年9月17日，国际顶级学术期刊《自然》用封面文章的篇幅，将聚光灯对准了中国AI公司深度求索的研究成果DeepSeek-R1。这不是一次普通的技术发布，而是首个经过同行评审的主流大语言模型亮相，通讯作者、深度求索创始人梁文峰带着团队，用纯强化学习框架和惊人的成本控制，为全球AI行业写下了新的里程碑。
在此之前，主流大语言模型的训练始终绕不开两个局限：要么在预训练阶段砸入海量计算资源，要么依赖思维链等提示技术引导中间推理步骤。这些方法不仅要耗费高昂成本标注人工示例，还容易带入人类认知偏见，更要命的是，人类给出的示例会框住模型的探索边界，让它难以找到超越人类常规思路的更优解。而DeepSeek-R1直接跳过了监督微调阶段，用纯强化学习框架让模型在没有任何人工示范的环境里，自己摸索出推理策略——这就像让学生不靠课本和老师讲解，仅凭解题结果的对错反馈，自己悟透解题逻辑，甚至找到老师都没想到的方法。
支撑这种创新的核心是Group Relative Policy Optimization（GRPO）算法。不同于传统算法需要训练一个和策略模型同等规模的评估模型，GRPO会针对每个输入问题，先用旧策略生成一组响应，给这些响应打分判断对错后，基于分数计算优化方向，再更新模型参数。简单说，就是为每个问题建一个“答案评分组”，通过提高高分答案的出现概率来优化模型，直接用结果集的平均或中位数当参考基准，省去了额外训练评估模型的麻烦，也大大降低了资源消耗。
在这种训练模式下，DeepSeek-R1展现出了令人惊叹的自我进化能力。基础版本DeepSeek-R1-Zero在解决推理问题时，会主动生成更长的回答，里面包含验证、反思和探索替代方案的过程。研究团队甚至观察到“顿悟时刻”：某个阶段模型突然频繁使用“等一下”这样的反思表述，面对难题时会主动分配更多推理时间，拉长思维链，还会修正最初的解题思路——这种自发形成的复杂推理行为，完全没有依赖人工引导，彻底打破了传统训练模式的束缚。
性能上的突破同样亮眼。在MMLU、GPQA Diamond、SimpleQA、SWE-bench Verified、AIME 2024等主流基准测试中，DeepSeek-R1都交出了出色答卷。尤其在AIME 2024数学竞赛基准上，Pass@1得分从最初的百分之十五点六提升到百分之七十一点零，最终版本的性能更是追上了OpenAI-o1-1217。更关键的是，它在没被显式教授推理方法的情况下，靠强化学习自己掌握了更优策略，这让整个行业看到了纯强化学习在培养模型推理能力上的巨大潜力。
如果说技术突破是DeepSeek-R1的骨架，那惊人的成本控制就是它最具冲击力的肌肉。根据《自然》论文补充材料披露，假设H800 GPU每小时租金为两美元，R1的训练成本仅为二十九点四万美元。这个数字放在行业里，简直是颠覆性的存在——要知道，OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼2023年就透露，其基础模型训练成本“远超过一亿美元”，Anthropic首席执行官达里奥·阿莫迪甚至预测未来三年AI模型训练成本可能飙升到一千亿美元。而DeepSeek-R1的成本，据估算只有OpenAI同类模型的十分之一，更是不到GPT-4o约一亿美元训练成本的二十分之一。
能做到如此极致的成本控制，靠的是技术路径和工程优化的双重发力。一方面，GRPO算法本身就是为了简化训练流程、减少PPO算法的资源消耗而生，从根源上降低了算力需求；另一方面，团队采用“基座模型+强化学习”的渐进式方案，先用A100芯片完成小规模模型的“冷启动”实验准备，再在五百一十二颗H800芯片组成的集群上开展正式训练，分阶段优化既保证了性能，又避免了资源浪费。
这里不得不提H800芯片的特殊背景——它是2022年10月美国禁止向中国出口H100、A100等高端AI芯片后，英伟达专为中国市场设计的产品。虽然计算能力因出口管制做了调整，但DeepSeek通过集群优化和算法创新，让这款“特供版”芯片支撑起了先进AI模型的研发。更具行业意义的是，这种低成本训练路径为国产芯片打开了新空间：华为昇腾、寒武纪等国产芯片此前一直受困于“生态不足”，客户担心性能不稳定不敢大规模使用，但如果算法能像DeepSeek这样优化，硬件压力会大幅减轻。事实上，华为和浙江大学已经联合推出了基于昇腾芯片的DeepSeek-R1-Safe模型，证明国产芯片完全能扛住千亿级大模型的训练任务。
除了技术和成本，DeepSeek-R1登上《自然》封面的另一重意义，在于它填补了主流大语言模型同行评审的空白。在此之前，几乎所有主流AI模型都没有经过独立同行评审，行业里充斥着“遥遥领先”的宣传却拿不出公开可验证的数据，而DeepSeek-R1从今年2月提交论文开始，经历了八名评审长达数月的严格审查，光专家提出的问题就有上百个，小到单词单复数用法，大到“数据是否污染”“推理步骤是不是瞎编的”，团队光是回复就写了六十四页，几乎相当于重写半篇论文。
评审过程中，专家们提出的建议也让模型的透明度进一步提升：比如要求更详细描述GRPO算法，因为它对创新方法至关重要；建议用未受推理轨迹数据污染的基础模型做实验，让结果更有说服力；指出论文中关于模型安全的描述太宽泛绝对，需要补充更多安全评估并调整用词。这种严格的同行评审，正如《自然》在相关文章中所说，是应对AI行业营销炒作的有效方式，也为整个行业树立了新的标准——以后想让市场认可，光靠发布会上的惊艳演示和排行榜分数远远不够，得像DeepSeek这样把代码、数据、训练日志全摊开，用“晒数据”证明实力。
俄亥俄州立大学AI研究员Huan Sun就评价，经历严格同行评审能有效验证模型的可靠性与实用价值，其他公司应该效仿，摆脱行业乱象。而DeepSeek的开放态度也赢得了学术界认可：他们在论文里毫无保留地公开了学习率、采样温度、“每道题尝试十六个答案”等具体参数，甚至坦诚为解决“中英夹杂”问题引入的语言一致性奖励，会略微牺牲模型跑分。这种透明不仅打消了外界疑虑——比如年初有人猜测他们偷偷用GPT-4生成数据做蒸馏，团队直接回应训练数据来自普通网页和电子书，虽然可能混入GPT-4内容但绝非故意，还补充了去污染流程，光数学题就删除了六百万条可能泄露测试答案的数据——更为其他研究人员提供了宝贵的参考样本。
开源策略则让这种透明化进一步延伸，推动AI走向民主化。DeepSeek-R1的开源模式，让中小企业不用承担高昂算力成本就能拿到顶尖模型基座，加速了AI技术从实验室走向工业级应用的进程。华为云、阿里云等平台很快接入R1模型，带动云计算、芯片、终端设备等产业链环节协同适配；而激进的API定价——成本仅为GPT-4的五十分之一——更是倒逼闭源厂商调整商业模式，OpenAI等企业不得不下调服务价格、加速技术迭代，让行业竞争从“性能垄断”转向“服务创新”，比如微软就把R1集成到Copilot+生态，探索差异化应用场景。
开源社区的力量也迅速显现：R1在GitHub上线三个月，Star数量就超过了OpenAI，开发者贡献的优化方案反过来又能完善企业版模型，形成“开源驱动创新-商业反哺技术”的闭环。这种模式还为发展中国家突破算力封锁提供了新范式，中美AI技术差距从之前预估的两年缩短到四个月，让更多参与者有机会站到AI创新的赛道上。
当然，DeepSeek-R1并非完美无缺，团队在论文里也坦诚了当前的局限性：基础版本DeepSeek-R1-Zero虽然推理能力强，但存在可读性差、语言混用的问题，在写作和开放域问答等任务上表现不佳；为解决这些问题采用的多阶段训练框架，把拒绝采样和监督微调结合，又增加了训练的复杂性和成本；此外，模型处理非中英文查询时可能出现语言混合，对提示词较敏感，在长周期验证任务上的提升也有限。这些局限恰恰为后续研究指明了方向：如何在保留纯强化学习优势的同时提升可读性和语言一致性，如何把这种方法扩展到自然语言生成、开放域问答等更多领域，如何进一步降低成本、提高效率。
放眼整个AI行业，除了技术层面的挑战，伦理安全、商业模式、人才资源等问题也亟待解决。随着AI能力增强，如何确保模型安全可靠、防止滥用成为关键；训练成本降低和开源普及冲击了传统闭源商业模式，企业需要找到增值服务、垂直领域解决方案等新的盈利路径；而即便有了低成本训练的可能，高水平AI研究依然需要大量人才和资源，如何培养吸引人才、高效利用资源创新，仍是行业共同面对的课题。
不过，从DeepSeek-R1的突破中，我们已经能看到AI行业未来的清晰趋势：不再是单方面比拼性能，而是转向性能与实用性并重，更看重性价比，这一点在DeepSeek-V3和伯克利大学NovaSky团队的Sky-T1-32B-Preview模型上已经有所体现；开源会成为主流，更多公司会选择开放模型促进技术交流和生态建设，加速行业迭代；透明化和可验证性将成为核心要求，更多模型会通过学术期刊同行评审证明价值，应对行业炒作和潜在风险；同时，AI技术会更注重实际应用和场景落地，随着成本降低和性能提升，快速渗透到各个行业，创造真实社会价值。
DeepSeek-R1的成功，远不止是一次技术突破，更是AI行业发展的转折点。它证明了算法创新和工程优化的力量——不用堆砌算力和数据，也能实现模型性能的跃升和成本的大幅降低；它也用透明化和民主化的实践，为行业健康发展提供了范本。未来的AI竞争，会更注重效率和创新，而非简单的资源投入，这为更多中小企业、研究机构乃至发展中国家提供了机会，也让AI普惠化成为可能。
或许正如深度求索团队所秉持的理念，中国AI不该永远做跟随者，而DeepSeek-R1的探索，已经让我们看到了领跑的可能。随着技术持续进步、生态不断完善，AI会在医疗、教育、工业等更多领域发挥作用，为人类社会带来福祉，但同时，我们也需要时刻关注伦理、安全等问题，确保AI始终走在负责任发展的道路上。这场由DeepSeek-R1开启的AI革命，才刚刚拉开序幕。
来源：悠闲的治水大禹