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开源DeepSeek-R1 发布，性能对标 OpenAI o1 正式版
o1一枝独秀 DeepSeek-R1打破僵局 从技术到表现，全面对标 OpenAI o1 DeepSeek-R1评估结果 蒸馏小模型超越 OpenAI o1-mini 价格依然很便宜 对开源社区的意义
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2025-01-20, DeepSeek正式发布 DeepSeek-R1，并同步开源模型权重，性能对标 OpenAI o1 正式版
DeepSeek-R1 遵循 MIT License，允许用户通过蒸馏技术借助 R1 训练其他模型，完全开源，不限制商用，无需申请。
以下是 DeepSeek-R1 和 OpenAI-o1-1217 的性能对比表，结合任务背景描述和具体数据：
左右滑动表格查看完整信息（一共6列）
| 任务 | 任务背景 | 评估方式 | DeepSeek-R1 | OpenAI-o1-1217 | 对比分析 |
|---|---|---|---|---|---|
| AIME 2024 | 79.8% | ||||
| Codeforces | 96.6% | ||||
| GPQA Diamond | 75.7% | ||||
| MATH-500 | 97.3% | ||||
| MMLU | 91.8% | ||||
| SWE-bench Verified | 49.2% |
两者在绝大多数任务上表现接近，差距通常在 0.3%-4% 之间。
DeepSeek-R1 更适合数学密集型任务，而 OpenAI-o1-1217 在语言理解和知识推理任务中更胜一筹。 编程任务上的竞争尤为激烈，几乎平分秋色。
适用场景的选择：
若重点关注 数学推理 和 软件工程任务，DeepSeek-R1 是更优选择。 若需要更强的 语言理解 和 知识问答 能力，则 OpenAI-o1-1217 更加适合。
论文链接：
https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1.pdf
o1一枝独秀
近年来，人工智能领域的发展呈现指数级增长，大语言模型（LLM）逐渐成为核心驱动力。尤其是在复杂任务如数学推理、代码生成和科学推理中，模型的能力不断逼近人类专家水平。
然而，开源领域始终缺乏一个能够真正对标 OpenAI 的代表性模型 — o1 系列。但这一局面在 DeepSeek-R1 的推出后迎来了重大转机。这款模型以其卓越的性能和开创性的训练方法，成为开源社区的有力武器。
DeepSeek-R1打破僵局
DeepSeek-R1 填补了开源领域高性能推理模型的空白，更以其技术上的创新引发了广泛关注。模型的核心包括两个版本：DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1。前者通过纯强化学习（RL）激发模型推理能力，而后者则在强化学习过程中结合了冷启动数据和多阶段训练。这种结合既提升了模型的推理表现，也优化了生成内容的可读性。
值得一提的是，DeepSeek-R1 不仅仅是为了追赶 OpenAI o1 的脚步，更是对开源社区发展的一次激励。它以宽松的 MIT 许可协议开源，允许用户自由使用，包括商业用途和模型蒸馏。这种开放态度无疑为更多开发者带来了便利。
从技术到表现，全面对标 OpenAI o1
与传统模型开发路径不同，DeepSeek-R1-Zero 是完全依赖强化学习进行训练。使用“组相对策略优化”（Group Relative Policy Optimization, GRPO）算法，在没有任何监督数据的情况下，模型通过自我演化并逐步提升推理能力，从最初的性能基线达到接近 OpenAI o1 的水准。这一突破在开源社区内具有很好的参考意义。
有意思的是，在 DeepSeek-R1-Zero 的训练过程中观察到了一个特别的顿悟现象：
这种行为不仅是模型推理能力不断增长的证明，也是强化学习导致出乎意料且复杂结果的迷人例子。
在 DeepSeek-R1 中，团队进一步引入冷启动数据来优化模型的训练效果。通过高质量的初始数据集和多阶段强化学习，模型不仅在数学、代码等严谨任务中表现卓越，在自然语言推理和一般性问题上也能稳定输出。这种多阶段训练方法的引入，不仅解决了模型在早期训练中可能出现的语言混杂等问题，还使其在推理链（Chain of Thought, CoT）生成上更加清晰和可控。
DeepSeek-R1评估结果
DeepSeek-R1 极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩 OpenAI o1 正式版。
蒸馏小模型超越 OpenAI o1-mini
我们在开源 DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1 两个 660B 模型的同时，通过 DeepSeek-R1 的输出，蒸馏了 6 个小模型开源给社区，其中 32B 和 70B 模型在多项能力上实现了对标 OpenAI o1-mini 的效果。
价格依然很便宜
DeepSeek-R1 API 服务定价为每百万输入 tokens 1 元（缓存命中）/ 4 元（缓存未命中），每百万输出 tokens 16 元。
deepseek-chat 模型已经升级为 DeepSeek-V3；deepseek-reasoner 模型为新模型 DeepSeek-R1。
对开源社区的意义
DeepSeek-R1 的推出不仅是一次技术上的突破，更是对开源生态的一次重要补充。
在闭源模型主导的大环境下，开源社区始终面临着数据资源和计算资源的双重困境。而 DeepSeek-R1 的开源，不仅让更多研究者和开发者得以触及尖端技术，也为未来的开源模型树立了标杆。
模型的开放性进一步加速 AI 技术的传播和应用，为产业创新和学术研究创造更多可能。
DeepSeek-R1 的出现还证明了开源社区在技术发展上的可能性。通过整合强化学习和模型蒸馏技术，它为低资源环境中的 AI 应用提供了全新方案。这种理念将激励更多团队投入开源研发，为整个行业注入新的活力。
有小伙伴评论说：这才是真正的 openai
DeepSeek-R1 的问世是开源社区的一次重大成果，它让我们看到了开源模型在追赶闭源技术时的潜力与可能，也为全球开发者和研究者带来了希望。正是这样的创新，让开源社区有机会在全球技术竞争中占据一席之地。
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