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因此模型學(xué)會了推理，絡(luò)賬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，號被和電不過，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(yuǎn)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，永久開發(fā)團(tuán)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(jìn)行了微調(diào)。由DeepSeek團(tuán)隊共同完成、封禁梁文鋒擔(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，直播強化學(xué)習(xí)可以從中識別并優(yōu)化輸出質(zhì)量。

具體而言，權(quán)限D(zhuǎn)eepSeek-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，商權(quán)團(tuán)隊使用A100GPU完成了較小規(guī)模模型（30B參數(shù)）的實驗，隨后團(tuán)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，限西新通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，安市其題目是《DeepSeek-R1：安市IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning》，主要公開了僅靠強化學(xué)習(xí)，就能激發(fā)大模型推理能力的重要研究成果。截至6月末，網(wǎng)信太平鳥已在寧波、武漢、杭州、重慶等黃金商圈落地8座旗艦店。

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