中国平价开源AI新突破：DeepSeek惊艳全球科学家

摘要：日前，中国的大语言模型DeepSeek-R1在推理任务中的卓越表现震惊了整个科学界。这款负担得起的开源模型，对于OpenAI的o1等高端“推理”模型而言，无疑成为了一个强有力的竞争对手。

1. 中国开源AI模型DeepSeek-R1媲美OpenAI o1，科研界迎来新变革

日前，中国的大语言模型DeepSeek-R1在推理任务中的卓越表现震惊了整个科学界。这款负担得起的开源模型，对于OpenAI的o1等高端“推理”模型而言，无疑成为了一个强有力的竞争对手。

DeepSeek-R1能够模拟人类的推理过程，生成逐步式的回答，这一特性使其在解决科学问题上比之前的语言模型更加出色，并有望在未来的科研工作中发挥重要作用。1月20日发布的关于R1的初步测试结果显示，该模型在特定的化学、数学和代码任务上，其表现与OpenAI去年9月发布的备受赞誉的o1模型不相上下。

英国AI咨询公司DAIR.AI的联合创始人兼AI研究员Elvis Saravia在社交媒体上惊叹道：“这简直太疯狂了，完全出乎我的意料！”

DeepSeek-R1之所以备受瞩目，还有一个重要原因。构建该模型的DeepSeek（深度求索）是杭州的一家初创公司，该公司以“open-weight”的形式发布了该模型，允许科研人员深入研究和继续完善这一算法。尽管该模型使用MIT许可证，可免费重复使用，但并不属于完全开源，因为其训练数据并未公开。

德国马克斯·普朗克光学研究所Artificial Scientist Lab的负责人Mario Krenn对DeepSeek的开源举措表示高度赞赏。他指出，相比之下，OpenAI在旧金山构建的o1等模型，包括其最新的o3版本，“基本上都是黑箱”。

虽然DeepSeek尚未公布训练R1的总成本，但使用其界面的用户所需支付的费用仅为使用o1的1/30。此外，这家公司还创建了R1的“蒸馏”迷你模型，使得算力有限的研究人员也能轻松上手。“在o1上需要花费300多英镑的实验，在使用R1时仅需不到10美元，”Krenn说道，“这种巨大的成本差异无疑会对模型的未来应用产生深远影响。”

1. 中国大语言模型R1崛起，挑战全球AI版图新秩序

在AI技术日新月异的今天，中国大语言模型R1的横空出世，无疑为全球AI领域注入了一股强劲的新动力。这款模型不仅是中国大语言模型（LLM）崛起的缩影，更是中国AI技术创新能力的一次集中展现。

DeepSeek，这家脱胎于对冲基金公司的AI新秀，上个月以一种令人瞩目的方式进入了公众的视野。他们发布的名为V3的对话机器人，尽管在预算上并不充裕，却凭借卓越的性能成功击败了几大主要竞争对手。据专家估算，DeepSeek在租借训练模型的硬件上仅投入了约600万美元，而相比之下，Meta的Llama 3.1 405B则耗资至少6000万美元，其使用的计算资源更是DeepSeek的11倍之多。这一对比无疑凸显了DeepSeek在资源利用上的高效与智慧。

然而，DeepSeek所引发的热议远不止于此。R1模型的诞生，正值美国对中国公司实施出口管制，禁止中国获得当前最先进的AI处理计算芯片之际。面对这样的外部环境，DeepSeek却能够迎难而上，成功研发出具有强大竞争力的R1模型。这一事实充分证明，有效利用现有资源、发挥创新潜力，比单纯追求计算规模更为重要。西雅图AI研究员François Chollet对此表示：“R1来自中国，这本身就是一种力量的象征，它告诉我们，在AI领域，资源并不是决定胜负的唯一因素。”

DeepSeek的进展不仅让中国AI技术站在了世界舞台的中央，更让全球AI领域的竞争格局发生了深刻变化。华盛顿的技术专家、台湾沉浸式科技公司宏达电（HTC）的Alvin Wang Graylin在社交媒体上写道：“DeepSeek的崛起，说明大家以为的美国领先优势已经大大缩小。中美两国在AI领域的竞争已经变得日益激烈，但我认为，我们更应该携手共进，共同推动AI技术的创新与发展。毕竟，只有合作才能带来真正的共赢，而持续的装备竞赛只会消耗双方的资源，无法带来真正的进步。”

事实上，DeepSeek的R1模型不仅在性能上表现出色，更在算法创新上取得了突破。R1采用了先进的“思维链”技术，能够模拟人类的推理过程，生成逐步式的回答。这一特性使得R1在解决科学问题、进行逻辑推理等方面具有显著优势。此外，DeepSeek还利用强化学习技术，通过“微调”V3模型构建了R1，进一步提升了其性能和稳定性。

在基准测试中，R1的表现同样令人瞩目。它不仅在数学、化学等科学领域取得了优异成绩，还在编程竞赛中击败了众多人类选手。这些成绩充分证明了R1模型的强大实力和广泛应用前景。

随着R1模型的崛起，全球AI领域的竞争格局正在发生深刻变化。中国AI技术已经不再是跟随者，而是成为了引领者和创新者。未来，我们有理由相信，中国AI技术将继续保持强劲的发展势头，为全球AI领域的繁荣与发展贡献更多智慧和力量。同时，我们也期待中美两国能够在AI领域加强合作与交流，共同推动全球AI技术的创新与发展，为人类社会带来更多的福祉与进步。

此外，DeepSeek的R1模型还为我们提供了一个宝贵的启示：在资源有限的情况下，如何有效利用现有资源、发挥创新潜力，是取得成功的关键。这一启示不仅适用于AI领域，更适用于各行各业。在未来的发展中，我们应该更加注重资源的优化配置和创新能力的提升，以应对日益激烈的全球竞争和挑战。

2. 深度解析：R1思维链大语言模型的突破与挑战

在人工智能的浩瀚宇宙中，思维链大语言模型以其独特的魅力和无限的潜力，正逐步改变着我们对智能的认知边界。这类模型的训练过程堪称一场数据的盛宴，它们需要吞噬数以十亿计的文本，将这些庞大的信息拆解成一个个字词单元——“token”，并在这些数据中挖掘出隐藏的规律和模式。正是这些关联，赋予了大语言模型预测一句话中接下来可能出现的token的能力，让它们能够流畅地生成连贯的文本。

然而，正如光明与阴影并存，大语言模型在展现其卓越能力的同时，也暴露出了一些令人担忧的问题。其中，“幻觉”现象尤为引人关注。这种现象指的是大语言模型有时会“发明”出并不存在的事实，这种误导性的输出不仅可能误导用户，还可能对基于这些模型的应用产生负面影响。此外，尽管大语言模型在处理自然语言方面表现出色，但在面对需要深入推理的问题时，它们往往显得力不从心。

在这样的背景下，R1思维链大语言模型的诞生无疑为这一领域带来了新的曙光。与OpenAI的o1模型类似，R1也采用了“思维链”方法，旨在提升模型解决更复杂任务的能力。这种方法不仅让模型能够生成逐步式的回答，还能在必要时回溯和评估其解题方法，从而提高了答案的准确性和可信度。

DeepSeek，这家充满创新精神的AI公司，正是R1模型的缔造者。面对算力有限的挑战，DeepSeek没有选择盲目堆砌硬件资源，而是选择了在算法上进行创新。他们利用强化学习技术，通过“微调”V3模型构建了R1。这一过程中，模型在获得正确答案并概述其解决问题的“思考”方式时，会得到相应的奖励。这种机制不仅激励模型不断优化其解题策略，还降低了训练和运行成本。

在算法创新方面，DeepSeek团队还引入了一种“混合专家”（mixture-of-experts）架构。这种架构允许模型在处理不同任务时，只激活与任务相关的部分，从而提高了模型的效率和性能。这一创新不仅为R1模型的成功奠定了坚实基础，也为未来AI模型的发展提供了新的思路。

在基准测试中，R1模型的表现令人瞩目。它在加州大学伯克利分校研究人员创建的MATH-500数学问题集中取得了97.3%的高分，并在Codeforces编程竞赛中击败了96.3%的人类对手。这些成绩不仅与OpenAI的o1模型持平，更彰显了R1模型在解决复杂问题方面的强大实力。

然而，基准测试的成绩并不能完全反映一个模型的真实推理或泛化能力。毕竟，这些测试往往具有一定的局限性和针对性。因此，我们需要更加全面地评估R1模型的能力。幸运的是，R1模型的开源特性为我们提供了这样的机会。研究人员可以深入剖析其思维链的运作机制，从而更好地理解模型的推理过程。

目前，已经有科学家开始测试R1模型的能力。例如，Mario Krenn让R1和o1这两个对手模型根据有趣程度来筛选3000个科研思路，并将结果与人类的打分进行比较。在这个标准下，R1的表现虽然略逊于o1，但在特定量子光学计算任务中却击败了o1。这一结果不仅证明了R1模型在某些领域的优势，也为我们展示了其未来发展的无限可能。

展望未来，R1思维链大语言模型将继续在人工智能领域发挥重要作用。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，我们有理由相信，R1模型将在更多领域展现出其卓越的能力和价值。同时，我们也期待DeepSeek等AI公司能够持续创新，为人工智能的发展贡献更多智慧和力量。