DeepSeek大规模推理模型训练方法登国际期刊，成本低效果优潜力大

deepseek是一家致力于大语言模型（llm）与通用人工智能（agi）技术研发的中国科技企业。今年年初，其推出的开源大模型deepseek引发广泛关注，掀起了一波“开源热潮”，在ai领域激起强烈反响。其中，开源ai模型deepseek-r1所采用的大规模推理训练方法尤其受到瞩目。

北京时间9月17日晚，这一创新性训练方法正式发表于国际权威学术期刊《自然》。该研究揭示了大语言模型推理能力提升的新路径——仅通过纯强化学习即可显著增强模型的逻辑推理表现，大幅降低对人工标注数据的依赖，从而减少训练过程中所需的人类干预和成本。

论文的通讯作者来自DeepSeek-AI团队。他们指出，让AI具备类似人类的逐步推理能力一直是人工智能领域的核心挑战之一。尽管现有大语言模型已展现出一定的推理潜力，但传统训练方式高度依赖大量计算资源和人工设计的提示（prompting），不仅成本高昂，也限制了系统的可扩展性。

为突破这一瓶颈，DeepSeek-AI团队提出了一种全新的训练范式：DeepSeek-R1在初始阶段经过一定程度的人类监督训练后，进入以强化学习为主导的进阶阶段。在此过程中，模型不再依赖模仿人类书写的推理步骤，而是通过自主尝试解决问题，并根据结果获得奖励信号来自我优化推理策略。当模型成功解题时，系统给予正向反馈，促使它逐步掌握有效的思维链路。

这种机制类似于“试错学习”，使模型能够自发构建出高效的推理路径。实验表明，DeepSeek-R1在多个高难度任务中超越传统训练方式下的同类模型，尤其在数学竞赛题、编程挑战以及STEM领域研究生级别的科学问题上表现突出。

在标准数学能力评测基准上，DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1分别取得了77.9%和79.8%的优异成绩。此外，在生物学、物理学和化学等复杂学科问题处理中也展现出卓越能力。《自然》同期配发了国际专家撰写的“新闻与观点”评论文章，充分肯定该成果的技术突破意义，同时也指出当前版本仍存在一些局限，期待后续迭代改进。

例如，目前模型在多语言处理方面仍有不足，主要针对中文和英文进行了优化，偶尔会出现语言混用现象；同时，其输出对输入提示词较为敏感，需精心设计提示工程才能发挥最佳性能。在部分实际应用场景如软件工程任务中，性能提升尚不明显。

团队表示，未来的研究方向将聚焦于进一步优化奖励机制的设计，确保模型推理过程更加可靠、稳定且可解释。值得一提的是，自开源发布以来，R1系列模型在Hugging Face平台的下载量已突破1090万次，成为全球最受欢迎的开源推理模型之一。

此次研究成果首次证实：仅依靠强化学习就能有效激发大模型的深层推理能力，打破了以往必须依赖大量人类示范样本的固有模式。DeepSeek-R1的核心突破在于实现了“纯强化学习驱动的推理生成”，即模型通过自我探索和奖励反馈，自主发现通往正确答案的思维路径，而非简单复制人类预设的解答流程。

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更令人关注的是，研究补充材料中首次披露了训练成本细节：DeepSeek-R1的强化学习训练成本仅为29.4万美元，加上约600万美元的基础模型预训练开销，总成本远低于国际主流AI企业的同类项目投入。

在模型持续迭代方面，DeepSeek于8月21日宣布推出DeepSeek-V3.1。此次升级引入了混合推理架构，支持同一模型在“思考模式”与“快速响应模式”之间自由切换，提升了推理效率与灵活性。同时，新版本增强了Agent能力，在工具调用、外部环境交互及智能体任务执行方面实现显著进步。

9月22日晚间，DeepSeek官方社群发布公告称，线上服务模型已完成升级，现运行版本为DeepSeek-V3.1-Terminus。本次更新在保留原有功能的基础上，重点优化了用户反馈较多的问题，包括：

• 语言一致性改善：有效缓解了中英文混杂、异常字符输出等现象；
• Agent能力增强：进一步提升了Code Agent和Search Agent的准确率与稳定性。

升级后的DeepSeek-V3.1-Terminus在输出连贯性与响应质量上更加稳健，用户体验得到全面提升。目前，DeepSeek官方App、网页端、小程序及API接口均已同步部署最新模型版本。

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