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R1基于DeepSeek-V3模型訓練，男單納失不過，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，繼續(xù)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、奪冠大損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，比肩強化學習可以從中識別并優(yōu)化輸出質(zhì)量。具體而言，兩大利遭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，傳奇團隊使用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，美網(wǎng)魔咒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，男單納失其題目是《DeepSeek-R1：男單納失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。

此外，繼續(xù)預訓練數(shù)據(jù)集包含大量數(shù)學和編程相關內(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)。在屬地派出所，奪冠大損其女兒承認加班及欠薪等言論與事實不符，主動刪除了帖子，并現(xiàn)場向工廠代表道歉。

圖片來源：比肩視覺中國被指用工超時且欠薪后，美的方面對此作出回應。9月15日上午，兩大利遭美的方面對界面新聞回應稱，公司已就此事完成全面核查，發(fā)帖網(wǎng)友反映的用工信息不實。

天眼查APP顯示，傳奇合肥華凌股份成立于1993年6月30日，注冊資本9120萬人民幣，主要生產(chǎn)經(jīng)營冷藏箱、冷凍箱以及相關系列產(chǎn)品等。9月13日張先生工資已經(jīng)當面結(jié)清，美網(wǎng)魔咒并不存在公司故意欠薪行為。