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我認為現(xiàn)有證據(jù)已相當(dāng)明確地表明，冬窗大英僅使用純強化學(xué)習(xí)即可獲得極高性能。因此模型學(xué)會了推理，必買必巴萊巴逐步解決問題并揭示這些步驟，從而更有可能得出正確答案。

R1基于DeepSeek-V3模型訓(xùn)練，新中新悍選不過，即便加上訓(xùn)練V3模型所花費的約600萬美元訓(xùn)練成本，總金額仍遠低于競爭對手的模型所花費的數(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，森林候開發(fā)團隊還直接使用DeepSeek-R1整理的80萬個樣本對Qwen和Llama等開源模型進行了微調(diào)。由DeepSeek團隊共同完成、將亦梁文鋒擔(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，曼聯(lián)強化學(xué)習(xí)可以從中識別并優(yōu)化輸出質(zhì)量。具體而言，冬窗大英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，必買必巴萊巴團隊使用A100GPU完成了較小規(guī)模模型（30B參數(shù)）的實驗，隨后團隊將訓(xùn)練擴展至660B參數(shù)的R1-Zero和R1模型。

在補充材料中，新中新悍選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。9月12日，森林候中國海外發(fā)展相關(guān)人士對中國房地產(chǎn)報記者表示，目前不掌握競購恒大物業(yè)的相關(guān)情況。

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2020年12月，冬窗大英恒大物業(yè)在港交所上市，發(fā)行價8.8港元，以發(fā)行價計算，市值約為951.36億港元。2021年2月，必買必巴萊巴該公司股價創(chuàng)下19.74港元的歷史新高，市值突破2000億港元。