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因此模型學會了推理，穿搭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模型訓練，簡單不過，即便加上訓練V3模型所花費的約600萬美元訓練成本，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，多穿多穿大方開發(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、藍色梁文鋒擔任通訊作者的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，爽舒適又強化學習可以從中識別并優(yōu)化輸出質(zhì)量。

具體而言，夏季T恤DeepSeek-R1-Zero訓練使用了64×8張H800GPU，耗時約198小時。在DeepSeek-R1的研究過程中，穿搭團隊使用A100GPU完成了較小規(guī)模模型（30B參數(shù)）的實驗，隨后團隊將訓練擴展至660B參數(shù)的R1-Zero和R1模型。

在補充材料中，簡單DeepSeek提到了R1模型的訓練成本僅29.4萬美元，以及回應了模型發(fā)布之初關于蒸餾OpenAI的質(zhì)疑。

具體到此次發(fā)布論文內(nèi)容，多穿多穿大方其題目是《DeepSeek-R1：多穿多穿大方IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning》，主要公開了僅靠強化學習，就能激發(fā)大模型推理能力的重要研究成果。同年12月13日，藍色他被寧縣公安局網(wǎng)絡安全監(jiān)察大隊以尋釁滋事為由行政拘留7天。

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