賽事信息與看點

因此模型學會了推理，斯成斯昨雙逐步解決問題并揭示這些步驟，從而更有可能得出正確答案。

R1基于DeepSeek-V3模型訓練，都雙不過，即便加上訓練V3模型所花費的約600萬美元訓練成本，總金額仍遠低于競爭對手的模型所花費的數(shù)千萬美元。

為了使更高效的小模型具備DeepSeek-R1那樣的推理能力，前戴開發(fā)團隊還直接使用DeepSeek-R1整理的80萬個樣本對Qwen和Llama等開源模型進行了微調(diào)。

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由DeepSeek團隊共同完成、皇冠還梁文鋒擔任通訊作者的DeepSeek-R1研究論文，登上了國際權威期刊《Nature》的封面。

這種廣泛的接觸使模型能夠生成較為合理的解決方案，晚去強化學習可以從中識別并優(yōu)化輸出質(zhì)量。

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具體而言，成都DeepSeek-R1-Zero訓練使用了64×8張H800GPU，耗時約198小時。

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