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R1基于DeepSeek-V3模型訓(xùn)練，吧獨(dú)不過，即便加上訓(xùn)練V3模型所花費(fèi)的約600萬美元訓(xùn)練成本，總金額仍遠(yuǎn)低于競爭對手的模型所花費(fèi)的數(shù)千萬美元。為了使更高效的小模型具備DeepSeek-R1那樣的推理能力，家卡將材開發(fā)團(tuán)隊(duì)還直接使用DeepSeek-R1整理的80萬個樣本對Qwen和Llama等開源模型進(jìn)行了微調(diào)。

由DeepSeek團(tuán)隊(duì)共同完成、納瓦梁文鋒擔(dān)任通訊作者的DeepSeek-R1研究論文，登上了國際權(quán)威期刊《Nature》的封面。這種廣泛的接觸使模型能夠生成較為合理的解決方案，羅報料強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以從中識別并優(yōu)化輸出質(zhì)量。具體而言，名競DeepSeek-R1-Zero訓(xùn)練使用了64×8張H800GPU，耗時約198小時。

在DeepSeek-R1的研究過程中，聘國團(tuán)隊(duì)使用A100GPU完成了較小規(guī)模模型（30B參數(shù)）的實(shí)驗(yàn)，隨后團(tuán)隊(duì)將訓(xùn)練擴(kuò)展至660B參數(shù)的R1-Zero和R1模型。在補(bǔ)充材料中，帥已送DeepSeek提到了R1模型的訓(xùn)練成本僅29.4萬美元，以及回應(yīng)了模型發(fā)布之初關(guān)于蒸餾OpenAI的質(zhì)疑。

具體到此次發(fā)布論文內(nèi)容，直播足主中國足協(xié)其題目是《DeepSeek-R1：直播足主中國足協(xié)IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning》，主要公開了僅靠強(qiáng)化學(xué)習(xí)，就能激發(fā)大模型推理能力的重要研究成果。

此外，吧獨(dú)預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包含大量數(shù)學(xué)和編程相關(guān)內(nèi)容，表明DeepSeek-V3-Base已經(jīng)接觸到大量有推理痕跡的數(shù)據(jù)。2016至2018年，家卡將材北京養(yǎng)老保險繳費(fèi)基數(shù)下限均按照上一年度社平工資的40%來設(shè)定。

納瓦但降低社保繳費(fèi)基數(shù)下限是否會對社?；鸬目沙掷m(xù)性產(chǎn)生影響也同樣值得關(guān)注。喬慶梅表示：羅報料長期來看，降低個人社保繳費(fèi)壓力最根本舉措是提升就業(yè)質(zhì)量以及穩(wěn)步提高勞動者收入水平。

在社保繳費(fèi)負(fù)擔(dān)不斷增長的背景下，名競能否調(diào)整社保繳費(fèi)基數(shù)下限來降低個人和企業(yè)社保繳費(fèi)負(fù)擔(dān)，也獲得越來越多的呼吁。在社保繳費(fèi)基數(shù)不斷上漲的過程中，聘國不同群體、不同類型的企業(yè)感受到的壓力是不同的。