DeepSeek-R1 是否才是 “Open” AI?
人工智能（Artificial Intelligence, AI）领域正迎来一个充满竞争与创新的时代，大型语言模型（Large Language Models, LLMs）和多模态模型的涌现成为这一时代的标志。这一发展趋势呈现出两面性：一方面是开源模型的崛起，另一方面则是专有模型的持续主导。DeepSeek-R1，由我国DeepSeek公司开发的开源AI模型，正是这一趋势的典型代表。它的问世不仅挑战了OpenAI的o1等专有模型的统治地位，还引发了关于成本效益、开源创新以及全球AI技术领导力的广泛讨论。通过对比DeepSeek-R1与OpenAI的o1系统，我们可以更深入地探讨DeepSeek-R1的开发历程、技术特性及其在AI领域的深远意义。
DeepSeek-R1是DeepSeek-AI在开源大型语言模型领域的一次突破性尝试，旨在通过强化学习（Reinforcement Learning, RL）提升模型的推理能力。与传统AI训练方法依赖监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）不同，DeepSeek-R1采用了多阶段训练管道，结合冷启动数据、强化学习和监督数据，从而打造出一个具备高级推理能力的模型。其开发过程始于收集数千个高质量的长思维链（Chain-of-Thought, CoT）示例，这些数据用于微调DeepSeek-V3-Base模型。冷启动阶段注重输出的可读性和连贯性，确保模型生成的内容对用户友好。随后，模型通过基于组相对策略优化（Group Relative Policy Optimization, GRPO）的强化学习过程进一步提升推理能力。GRPO通过组分数估计奖励，而非传统的评论家模型，显著提高了学习效率。这一阶段使模型在数学、编程和逻辑密集型任务中表现出色。在强化学习收敛后，DeepSeek-R1使用包含约80万个样本的数据集（涵盖推理和非推理任务）进行监督微调，进一步提升了模型的通用能力。此外，推理能力还被提炼到较小的模型中，如Qwen和Llama，使得高性能AI能够以更高效的方式部署。
DeepSeek-R1在多个领域的基准测试中表现优异，展现了其强大的技术实力。在数学方面，该模型在MATH-500基准测试中获得了97.3%的Pass@1分数，与OpenAI的o1-1217相当，展现了其处理复杂问题的能力。在编程方面，DeepSeek-R1在Codeforces平台上获得了2029的Elo评级，跻身参与者中的前百分位。此外，它在SWE Verified和LiveCodeBench等基准测试中超越了其他模型，成为软件开发的可靠工具。在推理基准测试中，DeepSeek-R1在GPQA Diamond和AIME 2024基准测试中分别获得了71.5%和79.8%的Pass@1分数，展示了其先进的推理能力。在创意任务方面，DeepSeek-R1在AlpacaEval 2.0和ArenaHard基准测试中分别以87.6%和92.3%的胜率表现出色，展现了其在创意任务中的强大能力。
DeepSeek-R1的关键特性包括其混合专家（Mixture of Experts, MoE）架构设计，拥有6710亿个参数，但每次前向传递仅激活370亿个参数，实现了高效计算和可扩展性。与传统依赖监督微调的模型不同，DeepSeek-R1采用强化学习方法，使其能够自主开发高级推理能力。据报道，DeepSeek-R1以约95%更低的成本提供了与OpenAI的o1相当的性能，显著改变了AI开发和部署的经济格局。
与此同时，OpenAI的o1模型以其卓越的推理和问题解决能力闻名。通过大规模监督微调和强化学习，o1系列在复杂推理任务中表现出色，尤其在数学、编程和科学推理领域。o1系列包括三个版本：o1（完整版）、o1-mini（高效版）和o1专业模式（增强版）。其擅长思维链推理（Chain-of-Thought Reasoning），能够将复杂任务分解为可管理的步骤。OpenAI实施了严格的安全协议，包括外部红队演练和道德评估，确保模型符合伦理准则。此外，o1模型能够处理文本和图像输入，增强了其在复杂数据分析中的应用。
DeepSeek-R1的出现重新点燃了开源与专有AI开发模式的辩论。开源模型的支持者认为，它们通过集体智慧和资源加速创新，并促进透明度。而专有模型则凭借其专有数据和资源，通常声称具有更高的性能。这两种模式的竞争反映了AI领域在创新、成本、可访问性和伦理之间的平衡挑战。正如Marc Andreessen在X平台上所言：“DeepSeek-R1是我见过的最令人惊叹的突破之一，作为开源产品，它是赠予世界的一份深刻礼物。”
DeepSeek-R1的问世标志着开源AI领域的一个重要里程碑。其开源特性、成本效益和卓越的推理能力挑战了专有模型的主导地位，重新定义了AI创新的可能性。与此同时，OpenAI的o1模型在安全性和通用能力方面树立了行业标杆。这两种模型的并存与发展，展现了AI领域的动态与多样性，也为未来的技术进步提供了更多可能性。