====== DeepSeek ======

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DeepSeek-R1  是由深度求索（DeepSeek）开发的开源大语言模型，专注于数学、代码生成及自然语言推理任务。其性能被宣称可比肩 OpenAI 的 o1  模型正式版，且采用 MIT 许可协议完全开源。项目代码托管于 GitHub 仓库 deepseek-ai/DeepSeek-R1 ，自发布以来迅速成为研究社区焦点。 可以采用[[ollama]]实现Deepseek-R1蒸馏模型或量化模型在本地部署。

====== 背景与目标 ======
 

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DeepSeek-R1 的设计目标是通过强化学习（RL）而非传统的监督式微调（SFT）提升模型推理能力。与常规方法不同，它采用 “冷启动”  策略解决纯强化学习训练中的数据匮乏问题，并结合模型蒸馏技术优化性能。这一方法降低了对大规模标注数据的依赖，同时提升了复杂任务处理能力。 

====== 技术特点 ======

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强化学习驱动 
DeepSeek-R1 完全基于强化学习训练，而非传统的监督式微调。其训练过程分为多阶段，包括： 
  
  * 冷启动阶段 ：通过自生成数据初始化模型推理能力；  
  * 强化学习优化 ：利用奖励模型迭代提升输出质量；  
  * 蒸馏阶段 ：将复杂推理过程压缩为更高效的模型结构。

====== 模型架构 ======

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采用混合专家（MoE）架构，结合分阶段强化学习策略，支持长上下文理解和生成。随着训练步数增加，模型生成的响应长度和复杂度显著提升。   

====== 性能表现 ======

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在数学、代码及多步骤推理任务中，DeepSeek-R1 的表现接近OpenAI o1，并在基准测试中超过其他所有开源模型。 
     

====== 应用场景 ======

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已被用于构建低成本 API 服务（如逆向工程实现的高速流式输出接口）、多轮对话系统及代码生成工具。 


====== 社区影响 ======

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DeepSeek-R1 的开源推动了大模型推理能力的研究范式转变。其 MIT 协议允许自由商用，吸引了大量开发者参与改进和适配（如支持多语言、优化推理速度）。截至 2025 年 2 月，其 GitHub 仓库已获得数万星标，成为当月热门项目。

====== 项目地址 ======

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[[https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1|Deepseek-R1项目地址]]