中国科技公司DeepSeek悄然崛起，其最新推出的DeepSeek-R1模型不仅推理能力媲美OpenAI的o1，更以开放姿态赢得了全球科研界的瞩目，成为了真正Open的AI公司！
这款模型不仅在化学、数学和编程等任务上表现出色，还以极低的运行成本和高度的可访问性，为研究人员提供了前所未有的便利。
以下是Nature News报道的中文编译版本：
DeepSeek-R1在推理任务上的表现与OpenAI的o1相当，并且对研究人员开放
中国一家名为DeepSeek的公司去年推出了一款大型语言模型。这款名为DeepSeek-R1的模型正在令科学家们兴奋不已，因为它不仅价格实惠，而且对研究人员开放。
这些模型通过逐步生成响应的方式进行推理，类似于人类的推理过程，这使得它们在解决科学问题方面比早期的语言模型更为出色，可能在研究中发挥重要作用。初步测试显示，R1在化学、数学和编程等任务上的表现与OpenAI的o1相当，而后者在去年9月发布时也令研究人员惊叹不已。
“这真是令人震惊且完全出乎意料的，”英国AI咨询公司DAIR.AI的联合创始人、AI研究员Elvis Saravia在推特上写道。
R1之所以引人注目，还因为它背后的公司DeepSeek（总部位于杭州）将其作为“开放权重”发布，这意味着研究人员可以研究和在此基础上进行开发。该模型在MIT许可证下发布，可以自由重用，但并不被视为完全开源，因为其训练数据尚未公开。
“DeepSeek的开放性相当令人印象深刻，”德国埃尔兰根马克斯普朗克光科学研究所的人工智能科学家Mario Krenn表示。相比之下，OpenAI在加利福尼亚州旧金山发布的o1及其他模型，包括其最新的o3，更像是“黑箱”。
AI幻觉无法阻止，但这些技术可以限制其损害
DeepSeek尚未公开R1的完整训练成本，但运行R1的费用仅为o1的约三十分之一。该公司还创建了R1的迷你“蒸馏”版本，以允许计算能力有限的研究人员使用该模型。
Mario Krenn表示：“一个在o1上花费超过300英镑的实验，在R1上花费不到10美元。这种巨大的差异无疑将在其未来采用中发挥作用。”
挑战模型
R1是近年来中国大型语言模型（LLMs）繁荣的一部分。DeepSeek起源于一家对冲基金，上个月因发布了一个名为V3的聊天机器人而崭露头角，尽管其预算有限，但该聊天机器人在主要竞争对手中表现优异。
专家估计，训练该模型所需的硬件租赁费用约为600万美元，而Meta的Llama 3.1 405B则使用了11倍的计算资源，其成本超过6亿美元。
DeepSeek的成功部分归功于其在面对美国出口管制限制时，仍能成功开发R1。这些限制限制了中国公司在获取用于AI处理的最佳计算机芯片方面的访问权限。“它来自中国这一事实表明，有效利用资源比计算规模本身更重要，”华盛顿州西雅图的一名研究人员François Chollet表示。
DeepSeek的进展表明，“美国曾经拥有的领先优势已经显著缩小，”台湾沉浸式技术公司HTC的技术专家Alvin Wang Graylin在推特上写道。
“两国需要采取合作方式来构建先进的AI，而不是继续当前这种没有赢家的军备竞赛。”
思维链
大型语言模型通过训练数十亿个文本样本，将其分割成称为“token”的词部分，并学习数据中的模式。这些关联使模型能够预测句子中的后续token。然而，大型语言模型容易编造事实，这种现象被称为“幻觉”，并且通常难以通过问题进行推理。
与o1类似，R1使用“思维链”方法来提高大型语言模型解决更复杂任务的能力，包括有时回溯并评估其方法。DeepSeek通过强化学习对V3进行微调，奖励模型达到正确答案并以一种概述其“思考”的方式解决问题。
由于计算能力有限，该公司被迫进行“算法创新”。在强化学习过程中，团队在每个阶段估计模型的进度，而不是使用单独的网络进行评估。这有助于降低训练和运行成本，英国剑桥大学计算机科学家Mateja Jamnik表示。
研究人员还使用了“专家混合”架构，允许模型仅激活与每个任务相关的部分。
在一项技术论文中报告的基准测试中，DeepSeek-R1在OpenAI创建的数学问题集MATH-500上得分97.3%，并且在Codeforces竞赛中击败了96.3%的人类参与者。
这些表现与o1相当；o3未包含在比较中（见“AI竞争对手”）。
很难确定基准测试是否真正捕捉到了模型的推理或泛化能力，或者只是通过这些测试的能力。但因为R1是开放的，其思维链对研究人员来说是可访问的，英国剑桥大学计算机科学家Marco Dos Santos表示。
“这使得更好地解释模型的推理过程成为可能。”
研究人员已经开始测试R1的能力。Mario Krenn挑战了两个竞争对手模型，要求它们根据有趣程度对3000个研究想法进行排序，并将结果与人类排名进行比较。
在这方面，R1的表现略逊于o1。但Krenn表示，R1在量子光学的某些计算上击败了o1。“这相当令人印象深刻。”
参考链接
https://www.nature.com/articles/d41586-025-00229-6
