李飞飞团队 S1 与 DeepSeek R1 技术对比
李飞飞团队 S1 与 DeepSeek R1 技术对比
李飞飞团队的 S1 模型和 DeepSeek R1 模型都是在 AI 推理领域具有重要影响力的模型，它们在技术原理、性能表现和训练成本等方面存在一些差异。
技术原理
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S1 模型：S1 模型采用了监督微调（SFT）和知识蒸馏技术。它基于阿里云的通义千问（Qwen）模型进行微调，通过蒸馏法提炼出推理能力。具体来说，S1 模型使用了一个小型数据集 s1K，该数据集包含 1000 个精心挑选的问题及其答案和推理过程，通过监督微调让模型学习这些数据中的推理模式。此外，S1 模型还采用了 “预算强制” 技术，可以在测试时控制模型的思考时间和计算资源，从而优化性能。
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DeepSeek R1 模型：DeepSeek R1 模型则主要采用了强化学习（RL）技术来提升推理能力。在后训练阶段，R1 大规模应用了强化学习，这使得模型无需依赖庞大的监督微调数据，便能在复杂任务中展现极佳的表现。同时，R1 也采用了长链推理（Chain-of-Thought，CoT）技术，能够有效分解复杂问题，通过多步骤逻辑推理逐步解决。
性能表现
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S1 模型：S1 模型在数学和编码能力测试中的表现与 OpenAI 的 o1 和 DeepSeek 的 R1 等尖端推理模型相当。在竞赛数学问题上，s1-32B 的表现较 o1-preview 高出 27%（MATH 和 AIME24）。然而，多位专家指出，s1 并未真正超越顶尖模型 o1 和 R1，在某些测试集上虽然表现不俗，但其泛化能力仍有待验证。
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DeepSeek R1 模型：DeepSeek R1 在多个基准测试中表现优异，其性能位于多款 AI 大模型前列。例如，在 AIME2024 测试中，DeepSeek R1 的得分为 79.89%，在 MATH-500 测试中得分为 97.32%，在 CodeforcesElo 测试中得分为 20，均高于或接近其他主流模型。
训练成本和效率
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S1 模型：S1 模型的训练成本极低，仅需不到 50 美元的云计算费用。它仅用了 16 个英伟达 H100 GPU 进行了 26 分钟的训练，就取得了与 OpenAI 的 o1 和 DeepSeek 的 R1 等尖端推理模型相当的效果。这种低成本高效率的训练方法主要得益于其使用的小型数据集和监督微调技术。
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DeepSeek R1 模型：DeepSeek R1 的训练成本相对较高，但其性能也更为强大。DeepSeek R1 采用了大规模强化学习方法，这种方法虽然成本较高，但能够使模型在复杂任务中展现出更好的推理能力。
总结
李飞飞团队的 S1 模型和 DeepSeek R1 模型各有优势。S1 模型以其低成本和高效性在 AI 推理领域引起了广泛关注，它通过监督微调和知识蒸馏技术，在较小的数据集上实现了与顶尖模型相当的性能。而 DeepSeek R1 模型则以其强大的推理能力和优异的性能表现著称，它通过强化学习和长链推理技术，在多个基准测试中取得了优异的成绩。未来，随着 AI 技术的不断发展，这两款模型有望在更多领域得到应用和推广。
