功能、使用案例與與OpenAI的比較

人工智慧正在以驚人的速度不斷進化，而 DeepSeek-R1 是最新的模型，正在引起廣泛關注。但它與 OpenAI 的產品相比，表現如何呢？

在這篇文章中，我們將探討 DeepSeek-R1 的特點、在關鍵基準測試中的表現，以及實際應用案例，幫助你決定它是否適合你的需求。

什麼是 DeepSeek-R1？

DeepSeek-R1 是一個下一代的「推理優先」人工智慧模型，旨在超越傳統的語言模型，專注於它如何得出結論。

DeepSeek-R1 是使用大規模強化學習 (RL) 技術建造的，與其前身 DeepSeek-R1-Zero 一樣，強調透明性、數學能力和邏輯一致性。

最近，它在美國的 Apple App Store 中超越了 OpenAI 的 ChatGPT，成為免費應用的首位，這一成就是在 2025 年 1 月達成的。

關鍵要點：

• 開源發布：DeepSeek 提供主要模型 (DeepSeek-R1) 以及六個精簡版本 (參數範圍從 1.5B 到 70B)，並採用 MIT 許可證。這種開放的方式引起了開發者和研究人員的極大興趣。
• 強化學習重點：DeepSeek-R1 依賴於 RL（而非純粹的監督訓練），使其能夠更自然地「發現」推理模式。
• 混合訓練：在初步的 RL 探索之後，加入了監督的微調數據，以解決可讀性和語言混合問題，從而提高整體清晰度。

從 R1-Zero 到 R1：DeepSeek 的演變

DeepSeek-R1-Zero 是最初的版本，通過大規模強化學習 (RL) 訓練，沒有監督的微調。這種純 RL 的方法幫助模型發現了強大的推理模式，如自我驗證和反思。然而，它也引入了一些問題，例如：

• 可讀性差：輸出往往難以理解。
• 語言混合：回應可能混合多種語言，降低了清晰度。
• 無限循環：在沒有 SFT（監督微調）保護的情況下，模型偶爾會陷入重複的回答。

DeepSeek-R1 通過在 RL 之前添加監督的預訓練步驟來解決這些問題。結果是：更連貫的輸出和強大的推理能力，在數學、編碼和邏輯基準測試中可與 OpenAI 相媲美。

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核心特徵與架構

• 專家混合 (MoE) 架構：DeepSeek-R1 使用大型 MoE 設置—總參數為 671B，在推理過程中激活 37B。這種設計確保僅使用模型中與特定查詢相關的部分，降低成本並加快處理速度。
• 內建可解釋性：與許多「黑箱」人工智慧不同，DeepSeek-R1 在輸出中包含逐步推理。用戶可以追蹤答案的形成過程，這對於科學研究、醫療或財務審計等應用至關重要。
• 多代理學習：DeepSeek-R1 支持多代理互動，能夠處理模擬、協作問題解決和需要多個決策組件的任務。
• 成本效益：DeepSeek 提到相對較低的開發成本（約 600 萬美元），並強調由於 MoE 方法和高效的 RL 訓練，運營成本較低。
• 易於整合：對於開發者來說，DeepSeek-R1 與流行的框架（如 TensorFlow 和 PyTorch）兼容，並提供現成的模塊以便快速部署。

DeepSeek-R1 與 OpenAI 的模型相比如何？

DeepSeek-R1 直接與 OpenAI 的「o1」系列（例如基於 GPT 的模型）在數學、編碼和推理任務中競爭。以下是根據報告數據的關鍵基準測試結果：

DeepSeek 的優勢：數學推理和代碼生成，得益於 RL 驅動的鏈式思考。

OpenAI 的優勢：一般知識問答，以及在某些子基準上略高的編碼分數。

精簡模型：Qwen 和 Llama

DeepSeek 不僅僅是主 R1 模型。他們還將推理能力提煉成基於 Qwen（1.5B 到 32B）和 Llama（8B 和 70B）的更小、更密集的模型。例如：

• DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B：在 MATH-500 上達到超過 92%，超越許多同類型的模型。
• DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B：在 MATH-500 上達到 94.5%，在 LiveCodeBench 上達到 57.5%—接近一些 OpenAI 的編碼模型。

這種模塊化的方法意味著較小的組織可以在不需要龐大 GPU 集群的情況下獲得高級推理能力。

實際應用案例

• 高級數學與研究：大學和研發實驗室可以利用逐步解題的能力來處理複雜的證明或工程任務。
• 編碼與除錯：自動化代碼轉換（例如，從 Unity 的 C# 到 Unreal 的 C++）。協助除錯，找出邏輯錯誤並提供優化解決方案。
• 可解釋的人工智慧在受監管行業中的應用：金融、醫療和政府需要透明度。DeepSeek-R1 的推理鏈解釋了它如何得出每個結論。
• 多代理系統：協調機器人、自主車輛或需要多個 AI 代理無縫互動的模擬任務。
• 可擴展的部署與邊緣場景：精簡模型適合資源有限的環境。大型 MoE 版本能夠處理企業級的數據量和長上下文查詢。

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訪問與定價

• 網站與聊天：chat.deepseek.com（包括「DeepThink」模式以進行推理）。
• API：platform.deepseek.com，與 OpenAI 兼容的格式。
• 定價模式：

  • 免費聊天：每日限制約 50 條消息。
  • 付費 API：按每百萬個標記計費，對於「deepseek-chat」和「deepseek-reasoner」的費率各不相同。
  • 上下文緩存：減少重複查詢的標記使用和總成本。

未來展望

• 持續更新：DeepSeek 計劃改善多代理協調、減少延遲，並提供更多行業特定的模塊。
• 戰略合作：正在與雲端巨頭（AWS、Microsoft、Google Cloud）進行合作，以擴大部署途徑。
• 全球影響力增長：DeepSeek 短暫登上美國免費 AI 應用的 App Store 頭名，正成為一個嚴肅的競爭者，可能會改變開源 AI 在全球的採用方式。

最後的想法

DeepSeek-R1 代表了開源 AI 推理的一個重要進展，其性能在數學和編碼任務上與（有時超越）OpenAI 的模型相當。它的強化學習優先方法，加上監督的改進，產生了豐富且可追溯的推理鏈輸出，對於受監管和研究導向的領域特別有吸引力。同時，精簡版本使得小團隊也能接觸到高級推理能力。

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