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因此模型學會了推理，發(fā)布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，首次不過，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，多模大白開發(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。

由DeepSeek團隊共同完成、字節(jié)支持梁文鋒擔任通訊作者的DeepSeek-R1研究論文，登上了國際權威期刊《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，跳動圖片態(tài)生圖強化學習可以從中識別并優(yōu)化輸出質量。

具體而言，即夢輯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，發(fā)布團隊使用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。疊加金九銀十的到來，首次外圍區(qū)域的去化預計會比較明顯，新房交易有望告別前期的低迷態(tài)勢。

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