DeepSeek - 探索未至之境 · 纯强化学习驱动的深度推理基石
DeepSeek-R1 彻底改变了依赖人类监督样本的传统调优方式,直接在大规模无标注探索环境中引入纯强化学习。模型自发学会了假设生成、分支推演、自我验证与多步回溯。
在高级数学奥赛题、长代码架构审计以及复杂现实决策建模中,表现出极强的鲁棒性与逻辑自洽性。
| 评测科目 / 领域维度 | DeepSeek-R1 (官方) | 国际标杆模型 o1 | 学术前沿模型 A | 主流商业模型 B |
|---|---|---|---|---|
| AIME 2024 (数学竞赛推理) | 79.8% | 79.2% | 39.1% | 42.5% |
| MATH-500 (高难度竞赛题集) | 97.3% | 96.4% | 74.6% | 78.0% |
| Codeforces (竞技代码推导) | 96.3% Percentile | 96.6% | 63.4% | 58.7% |
| MMLU-Pro (综合高阶跨学科) | 84.0% | 83.3% | 72.1% | 75.4% |
提供基于 Qwen/Llama 的 1.5B 至 70B 密集蒸馏小模型权重,轻松在单卡消费级 GPU 上离线运行。
实现计算与跨机网络通信的全双工重叠,极大摊薄集群显存闲置,推动大模型推理迈入普惠时代。
自动识别长文本历史缓存,输入 Token 单价低至 0.1 元/百万 Token,赋予工程构建宽广自由度。