DeepSeek-R1 推理模型：纯 RL 与蒸馏技术驱动的推理能力突破

DeepSeek 团队提出了 DeepSeek-R1 系列推理模型，通过两种核心技术路径实现推理能力跃升：一是 纯强化学习（RL） 直接训练（DeepSeek-R1-Zero），跳过传统监督微调（SFT），依托规则奖励系统（准确性+格式奖励）和组相对策略优化（GRPO）算法，使其在数学、编码等推理任务上接近 OpenAI o1-0912 水平，甚至通过多数投票超越；二是 多阶段训练+冷启动数据（DeepSeek-R1），引入少量高质量推理数据作为冷启动，结合多轮 RL 与拒绝采样，性能提升至与 OpenAI o1-1217 相当，且输出可读性显著改善。

此外，团队通过 蒸馏技术 将 DeepSeek-R1 的推理能力迁移至小型模型（如 Qwen/Llama 系列），1.5B 蒸馏模型在 AIME 2024 达 55.5%，超越开源竞品，32B/70B 蒸馏模型更创下密集模型推理基准新纪录。实验表明，蒸馏比直接对小模型 RL 更高效，且大型模型的推理模式是提升性能的关键。该工作为纯 RL 推理训练和高效模型压缩提供了重要参考，开源的 8 个模型也为社区研究提供了宝贵资源。

内容

深度求索R1：大模型推理能力的强化学习新范式

核心价值与行业意义

大模型的推理能力是当前AI领域的核心攻关方向，它直接决定模型能否像人类一样解决复杂问题。今天分享的DeepSeek-R1系列模型，通过纯强化学习（RL） 与知识蒸馏的创新组合，在数学、编码、知识问答等任务上实现了与OpenAI o1系列（如o1-1217）的性能对标，同时以更小的模型占据更低的算力成本。这一突破为大模型推理能力的高效进化提供了新范式，尤其适合追求技术普惠的企业级应用。

关键创新点解析

1. DeepSeek-R1-Zero：无监督RL驱动的推理进化

传统大模型训练依赖监督微调（SFT），但SFT数据获取成本高且难以泛化。DeepSeek-R1-Zero首次尝试跳过SFT，直接用RL训练基础模型，通过以下机制实现推理能力的自我进化：

• Group Relative Policy Optimization（GRPO）算法：优化奖励函数，避免传统RL中容易出现的“奖励劫持”问题，让模型专注于推理过程的质量而非短期目标。

• 基于规则的奖励系统：

  • 准确性奖励：对数学题、编码题等输出提供确定性验证（如用编译器测试代码正确性）。
  • 格式奖励：强制推理过程使用[思考]和[答案]标签规范输出，提升可读性。

• 自我进化与顿悟时刻：
  模型在训练中自发学会反思性推理（如重新检查中间步骤）和多策略探索（尝试不同解题路径）。例如，在AIME数学竞赛中，其Pass@1得分从15.6%飙升至71%，多数投票后达86.7%，与OpenAI o1-0912相当。

2. DeepSeek-R1：冷启动+多阶段训练的性能跃升

针对R1-Zero输出可读性差、语言混用的问题，R1引入冷启动SFT和多阶段RL，进一步强化推理能力：

• 冷启动数据：用少量高质量长思维链数据（如数学解题步骤）微调基础模型，解决“顿悟前的混沌期”，提升输出规范性。

• 四阶段训练Pipeline：

  1. 推理强化学习：延续R1-Zero的规则奖励系统，优化数学、编码任务的推理效率。
  2. 拒绝采样与SFT：过滤低质量推理过程，用800k数据（600k推理+200k通用）微调模型，覆盖写作、翻译等场景。
  3. 多场景RL对齐：通过人类偏好数据优化“有用性”和“无害性”，平衡推理能力与用户体验。

3. 知识蒸馏：让小模型“吃进”大模型的推理能力

通过蒸馏R1的推理模式，将其能力迁移到Qwen/LLaMA等小型模型：

• 效果：1.5B蒸馏模型在AIME竞赛中得55.5%，超越开源模型QwQ-32B；32B蒸馏模型在MATH-500上达94.3%，接近o1-mini水平。
• 优势：相比在小模型上直接做RL，蒸馏更高效，且能保留大模型的推理逻辑。

性能对标与技术突破

• 数学推理：R1在AIME 2024得79.8% Pass@1，MATH-500达97.3%，与o1-1217持平，远超其他开源模型。
• 编码能力：在Codeforces上获2029 Elo分，击败96.3%人类参与者。
• 知识覆盖：MMLU得90.8%，超越基础模型DeepSeek-V3，接近o1-1217。

行业启示与未来方向

1. 纯RL的潜力：证明大模型可通过无监督强化学习自主进化推理能力，降低对人工标注数据的依赖。
2. 蒸馏技术的价值：为中小企业提供“小而精”的推理模型，降低部署门槛。
3. 待解决问题：多语言推理一致性、长上下文理解、工程化任务优化等仍需突破。

总结

DeepSeek-R1系列通过“无监督RL探索+冷启动SFT优化+知识蒸馏普惠”的组合拳，为大模型推理能力的高效提升提供了可复用的技术路径。其开源模型和性能对标数据，不仅推动了行业技术交流，也为企业级AI应用的“推理能力民主化”奠定了基础。未来，随着对多模态推理、动态任务适配等方向的深入，大模型在复杂场景下的表现将进一步突破。

阅后请思考

• 纯RL训练如何解决数据依赖问题？
• 蒸馏技术如何保留大模型推理模式？
• 低资源场景下冷启动数据如何选择？