大家好，我是章北海
今天中国版 OpenAI——DeepSeek 开源了最新、最强悍 R1 系列大模型
DeepSeek-R1 推理大模型 DeepSeek-R1-Zero R1 数据蒸馏的 Qwen、Llama 系列小模型
DeepSeek-R1 推理大模型，性能与 OpenAI-o1-1217 不相上下。
最惊艳的是 R1-Zero 模型（预训练模型直接 RL，不走 SFT）在思考过程中涌现了“顿悟时刻”（aha moment），并自己学会为问题分配更多思考时间。
DeepSeek 团队开源了蒸馏的 Qwen 和 Llama 系列模型，蒸馏 14B 模型在推理基准测试中大幅超过了当前最先进的开源 QwQ-32B-Preview，而蒸馏的 32B 和 70B 模型在密集模型中树立了新的推理任务基准。
团队还把在实验过程中很多失败的尝试分享出来，防止后人踩坑。在过程奖励模型、蒙特卡洛树搜索算法上，DeepSeek 都没能获得进展。不过他们也强调，只是他们失败了，并不意味着这些方法无法开发出有效的推理模型。
也就是，过程奖励模型、蒙特卡洛树搜索算法可能此路不通，但也可能是我们不行。
运行 deepseek-r1
现在 ollama 一行代码
ollama run deepseek-r1:7b 即可跑起deepseek-r1
70 亿参数版本的本地运行，我测了一下
模型大小 4.7GB
运行起来之后，显存占用只有5.4GB
实际对话，最明显的变化是可以看到它的思考过程
更大尺寸的版本，我还在下载中，如果感受不错，我可能要抛弃Qwen2.5了。
这一波开源，我看很多评论把 DeepSeek 成为真正的 OpenAI，仅看开源协议就属实真诚了
🏆 DeepSeek-R1 采用 MIT 许可证，免费商用 🔓 向社区开放，以便利用模型权重和输出 🛠️ API 输出可用于微调与蒸馏
❝MIT 许可证是源自美国麻省理工学院（Massachusetts Institute of Technology，MIT）的一种开源许可证。MIT 许可证是一种非常宽松的开源许可证，对软件的使用、修改和分发限制较少，给予了开发者极大的自由。
最后放一些列deepseek相关资源，共同学习：
网页体验： https://chat.deepseek.com/ollama： https://ollama.com/library/deepseek-r1API 手册： https://api-docs.deepseek.com/guides/reasoning_model官方简介： https://x.com/deepseek_ai/status/1881318130334814301基于 Gradio 的 deepseek-chatbot： https://github.com/AK391/ai-gradio论文： https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1.pdf
