事件要从本年岁首说起，DeepSeek-R1 一亮相就靠高性价比、高本能和开源政策吸引了环球眼光。
直到近来，DeepSeek 团队正在《自然》杂志的论文里初度把演练细节和本钱公然了：512 块 H800 芯片，仅用了 29.4 万美元演练 R1 推理才智，修建根基大模子也就 600 万美元。
CNBC 乃至评论，DeepSeek用这笔钱就已毕了正本唯有超等大厂才敢碰的演练量，冲破了“必需具有最顶尖 GPU 才智玩 AI”的假设。
思思 OpenAI CEO 奥尔特曼 2023 年显示的根基模子演练本钱“远超 1 亿美元”，再看看 DeepSeek 用 H800 芯片跑出来的成果，差异太刺眼了。
DeepSeek 公然的论文不但把本钱摆出来，还顺带把模子演练细节、加强进修政策、数据由来全都透后化了。
此前，美邦少少官员质疑 DeepSeek 仅靠“阉割版”的英伟达 H800 芯片不不妨演练出高本能模子，乃至还诬蔑其违规获取豪爽 H100 芯片举办演练。
对此，DeepSeek 正在《自然》杂志的填充文献中初度精确回应：R1 的演练全程仅应用了合法采购的 H800，耗时共 80 小时。
而 R1 能有即日的推理才智，也离不开它的前身 R1-Zero 的打磨。R1-Zero 齐备靠纯加强进修自我进化，演练里独一的准则即是：答对加分，答错扣分，不教套道，也不规章忖量程序。
正在 AIME 2024 数学测试中，它的切实率从最初的 15.6% 飙升至 77.9%，正在启用自洽解码后更是打破至 86.7%，超越了不少人类选手。
演练流程中，团队还发明它会主动延伸忖量链条，有时乃至输出上万个 token，并正在推理中自愿插入一句“等一下，我必要验证”，外示出齐备自决的解题优化才智。
当然，R1-Zero 自己不适合直接对外应用，措辞混用、可读性差是硬伤。于是团队打算了众阶段精华：先用高质地冷启动数据修复措辞题目，再加强进修提拔推理才智，然后大范畴监视微调扩展常识面，结尾一轮加强进修对齐人类偏好。
进程众轮打磨，R1 不但保存深度推理才智，还能用流通自然的措辞与用户互动。最终，R1 正在数学、编程等高难度职分上连结顶尖秤谌，正在指令遵守和用户偏好基准上提拔 17%–25%。
从 R1-Zero 到 R1 的进化，也让全面 AI 社区看到了一种新的不妨性：高效低本钱演练、加强进修驱动自我探究、体例性政策映现，让大模子正在连结本能的同时，也能明显下降资源消费和本钱压力。
上线 开源到 Hugging Face，下载量破 1090 万次，成为环球首个进程同行评审的主流大措辞模子。Nature 也给出确定，夸大同行评审的代价，让大模子从公司的黑箱酿成可能被科学验证的体例。
这意味着，AI 比赛不再只是比谁烧得起更众 GPU。DeepSeek 用极低本钱阐明，高效政策、伶俐演练流程和数据最大化操纵，也能完成顶尖本能。
更紧张的是，这种透后化做法给全面行业确立了树范：演练细节、加强进修算法和数据由来全都公然，任何人都能复现，或者正在此根基上做二次探究。
从时间角度看，R1 的告成验证了“自我探究 + 加强进修 + 众轮精华”的伎俩论。正在齐备没有人工教导的处境下，模子会自决拣选更长的忖量链、考试众种解法并自我检修。
况且，这套伎俩不但对数学有用。进程众轮微调，R1 的才智仍然扩展到措辞知道、常识推理、跨学科题目管理等众个范围。
可能看到，DeepSeek 此次操作不但改善了本钱认知，也向全面 AI 社区发出了信号：中邦团队齐备能正在高本能与低本钱之间找到平均，用更智能的演练伎俩管理大模子长远的资源瓶颈。
DeepSeek 登上 Nature 封面只是最先，全面行业都正在紧盯这波操作，很不妨彻底改写 AI 探究、演练和运用的玩法。
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