DeepSeek-R1 與 OpenAI 的 o1：開源與專有模型的新一步

人工智慧（AI）已經進入了一個競爭激烈且突破性的時代，特別是大型語言模型和多模態模型的崛起。這個發展有兩個方面，一方面是開源模型，另一方面是專有模型。由中國研究公司 DeepSeek-AI 開發的開源 AI 模型 DeepSeek-R1 就是這一趨勢的例子。它的出現挑戰了像 OpenAI 的 o1 這樣的專有模型的主導地位，引發了關於成本效益、開源創新和全球 AI 技術領導地位的討論。讓我們深入了解 DeepSeek-R1 的發展、能力和影響，並與 OpenAI 的 o1 系統進行比較，考慮這兩個領域的貢獻。

DeepSeek-R1 是 DeepSeek-AI 在開源大型語言模型（LLM）方面創新的重要成果，旨在通過強化學習（RL）增強推理能力。這個模型的開發顯著不同於傳統的 AI 訓練方法，後者通常依賴於監督式微調（SFT）。相反，DeepSeek-R1 採用了一個多階段的流程，結合冷啟動、強化學習和監督數據，創造出一個能夠進行高級推理的模型。

開發過程

DeepSeek-R1 利用獨特的多階段訓練過程來實現高級推理能力。它建立在前身 DeepSeek-R1-Zero 的基礎上，後者純粹依賴強化學習而不使用監督式微調。雖然 DeepSeek-R1-Zero 在推理基準測試中表現出色，但也面臨可讀性差和語言不一致等挑戰。DeepSeek-R1 採取了更有結構的方法來解決這些限制，整合了冷啟動數據、以推理為導向的強化學習和監督式微調。

開發過程始於收集數千個高品質的長思維鏈（CoT）示例，這是微調 DeepSeek-V3-Base 模型的基礎。這一冷啟動階段強調可讀性和一致性，確保輸出對用戶友好。然後，模型進入了一個以推理為導向的強化學習過程，使用群體相對策略優化（GRPO）。這種創新的算法通過根據群體得分來估計獎勵，提高了學習效率，而不是使用傳統的評價模型。這一階段顯著提升了模型在數學、編程和邏輯密集型任務中的推理能力。在強化學習收斂後，DeepSeek-R1 使用約 80 萬個樣本的數據集進行了監督式微調，包括推理和非推理任務。這一過程擴大了模型的通用能力，並提升了其在基準測試中的表現。此外，推理能力還被提煉成更小的模型，如 Qwen 和 Llama，使高性能 AI 能夠以計算效率高的形式部署。

技術卓越和基準表現

DeepSeek-R1 已經建立了自己作為一個強大 AI 模型的地位，在多個領域的基準測試中表現出色。它的一些主要性能亮點包括：

• 數學：該模型在 MATH-500 基準測試中達到了 97.3% 的 Pass@1 分數，與 OpenAI 的 o1-1217 相當。這一結果強調了它處理複雜問題解決任務的能力。
• 編程：在 Codeforces 平台上，DeepSeek-R1 的 Elo 評分為 2029，使其位於參與者的前幾個百分位。它還在 SWE Verified 和 LiveCodeBench 等基準測試中超越了其他模型，鞏固了其作為可靠軟件開發工具的地位。
• 推理基準：DeepSeek-R1 在 GPQA Diamond 上達到了 71.5% 的 Pass@1 分數，在 AIME 2024 上達到了 79.8%，展示了其先進的推理能力。這些結果是通過創新的 CoT 推理和強化學習實現的。
• 創意任務：DeepSeek-R1 在創意和一般問答任務中表現出色，超越了技術領域，AlpacaEval 2.0 的勝率為 87.6%，ArenaHard 的勝率為 92.3%。

DeepSeek-R1 的主要特點包括：

• 架構：DeepSeek-R1 採用混合專家（MoE）設計，擁有 6710 億個參數，每次前向傳遞僅激活 370 億個參數。這種結構使得計算效率高且可擴展，適合在消費級硬體上本地執行。
• 訓練方法：與依賴監督式微調的傳統模型不同，DeepSeek-R1 採用基於強化學習的訓練方法。這使得模型能夠自主發展高級推理能力，包括 CoT 推理和自我驗證。
• 性能指標：初步基準顯示 DeepSeek-R1 在各個領域的表現優異：

  • MATH-500（Pass@1）：97.3%，超過 OpenAI 的 o1（96.4%）。
  • Codeforces 評分：與 OpenAI 的最高評分接近（2029 對 2061）。
  • C-Eval（中文基準）：達到 91.8% 的創紀錄準確率。

• 成本效益：DeepSeek-R1 的性能報告顯示，其表現與 OpenAI 的 o1 相當，但成本約低 95%，這可能會顯著改變 AI 開發和部署的經濟格局。

OpenAI 的 o1 模型以其先進的推理和問題解決能力而聞名。它們的開發專注於大規模的監督式微調和強化學習，以提升其推理能力。o1 系列在 CoT 推理方面表現出色，這涉及將複雜和詳細的任務分解為可管理的步驟。這種方法使其在數學、編程和科學推理方面表現卓越。

o1 系列的一大優勢是其對安全和合規的重視。OpenAI 實施了嚴格的安全協議，包括外部紅隊測試和倫理評估，以最小化有害輸出的風險。這些措施確保模型符合倫理指導方針，適合用於高風險的應用。此外，o1 系列具有高度的適應性，能夠在創意寫作、對話 AI 和多步驟問題解決等多種應用中表現出色。

OpenAI 的 o1 的主要特點：

• 模型變體：o1 家族包括三個版本：

  • o1：具有先進能力的完整版本。
  • o1-mini：一個更小、更高效的模型，優化了速度，同時保持強大的性能。
  • o1 pro 模式：最強大的變體，利用額外的計算資源以增強性能。

• 推理能力：o1 模型針對複雜的推理任務進行了優化，顯示出顯著的改進，特別是在 STEM 應用中，能夠在挑戰性的基準任務上達到與博士生相當的水平。
• 性能基準：

  • 在美國邀請數學考試（AIME）中，o1 pro 模式得分 86%，顯著超過標準 o1 的 78%，展示了其數學能力。
  • 在編程基準如 Codeforces 中，o1 模型達到了高排名，顯示出強大的編程表現。

• 多模態能力：o1 模型能夠處理文本和圖像輸入，允許對複雜數據進行全面分析和解釋。這種多模態功能增強了它們在各個領域的應用。
• 自我事實檢查：自我事實檢查提高了準確性和可靠性，特別是在科學和數學等技術領域。
• 思維鏈推理：o1 模型利用大規模的強化學習，在生成回應之前進行複雜的推理過程。這種方法幫助它們精煉輸出並有效識別錯誤。
• 安全特徵：增強的偏見緩解和改進的內容政策遵循確保 o1 模型生成的回應安全且適當。例如，它們在挑戰性拒絕評估中達到了 0.92 的不危險分數。

比較分析：DeepSeek-R1 與 OpenAI o1

DeepSeek-R1 的優勢

• 開源可及性：DeepSeek-R1 的開源框架使先進的 AI 能力變得普及，促進了研究社群的創新。
• 成本效益：DeepSeek-R1 的開發利用了成本效益高的技術，使其部署不再受到專有模型常見的財務障礙。
• 技術卓越：GRPO 和以推理為導向的強化學習使 DeepSeek-R1 擁有尖端的推理能力，特別是在數學和編程方面。
• 提煉為小型模型：通過將推理能力提煉成小型模型，DeepSeek-R1 擴大了其可用性。它提供高性能而不需過多的計算需求。

OpenAI o1 的優勢

• 全面的安全措施：OpenAI 的 o1 模型優先考慮安全和合規，使其在高風險應用中可靠。
• 通用能力：雖然 DeepSeek-R1 專注於推理任務，但 OpenAI 的 o1 模型在創意寫作、知識檢索和對話 AI 等多種應用中表現出色。

開源與專有的辯論

DeepSeek-R1 的出現重新點燃了開源與專有 AI 開發優劣的辯論。開源模型的支持者認為，它們通過集中集體專業知識和資源來加速創新。此外，它們促進透明度，這對於道德 AI 部署至關重要。另一方面，專有模型則常常聲稱由於其對專有數據和資源的訪問而具有更優越的性能。這兩種範式之間的競爭代表了 AI 領域更廣泛挑戰的縮影：在創新、成本管理、可及性和倫理考量之間取得平衡。在 DeepSeek-R1 發布後，Marc Andreessen 在 X 上發推文表示：“Deepseek R1 是我見過的最驚人和令人印象深刻的突破之一——作為開源，對世界來說是一份深刻的禮物。”

結論

DeepSeek-R1 的出現標誌著開源 AI 行業的一個變革時刻。它的開源特性、成本效益和先進的推理能力挑戰了專有系統的主導地位，重新定義了 AI 創新的可能性。同時，OpenAI 的 o1 模型設立了安全性和通用能力的基準。這些模型共同反映了 AI 領域動態和競爭的本質。

來源

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