DeepSeek-R1-Zero开源：纯RL打造推理新范式-育师

DeepSeek-R1-Zero开源：纯RL打造推理新范式

【免费下载链接】DeepSeek-R1-Zero探索新一代推理模型，DeepSeek-R1-Zero以大规模强化学习训练，展现卓越推理能力，开启无限可能。我们开源了DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1，以及基于Llama和Qwen系列优化的六款压缩模型，助力科研社区创新突破。项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Zero

导语：DeepSeek-R1-Zero的开源标志着大语言模型推理能力训练的重大突破——首次实现无需监督微调（SFT），直接通过大规模强化学习（RL）培育出卓越的推理能力，为AI推理技术开辟了全新路径。

行业现状：推理能力成大模型竞争核心

当前，大语言模型已从通用能力比拼转向专业领域深度竞争，其中推理能力作为解决复杂问题的关键指标，成为技术突破的核心方向。OpenAI的o1系列通过"思考链"（Chain-of-Thought）技术重新定义了模型推理范式，而开源社区则面临着如何在无需海量标注数据的情况下，实现推理能力跃升的挑战。传统的"预训练-微调"模式依赖高质量标注数据，不仅成本高昂，且难以覆盖复杂推理场景，这一现状催生了对新型训练方法的探索需求。

模型亮点：纯RL训练的推理革命

DeepSeek-R1-Zero最引人瞩目的创新在于其纯强化学习训练范式。不同于传统模型先进行监督微调再应用RLHF（基于人类反馈的强化学习）的流程，该模型直接在基础模型上应用大规模RL训练，使模型自主探索出自我验证、反思和长链推理等高级能力。这种"无SFT"模式不仅降低了对标注数据的依赖，还让模型自然涌现出更灵活的推理行为，为推理能力培育提供了全新方法论。

在性能表现上，DeepSeek-R1系列展现出与OpenAI o1系列相当的竞争力。通过蒸馏技术，团队还基于Llama和Qwen系列开发了6款压缩模型，其中DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B在多个基准测试中超越o1-mini，成为稠密模型的新标杆。这种"大模型探索+小模型落地"的策略，既推动了基础研究，又为产业应用提供了高效解决方案。

这张对比图清晰展示了DeepSeek-R1与主流模型在数学、代码等推理任务上的性能差异。从AIME 2024竞赛题的79.8%正确率到MATH-500的97.3%通过率，数据直观证明了纯RL训练方法的有效性。对开发者和研究者而言，这些基准测试结果为评估模型推理能力提供了重要参考，也凸显了开源方案的技术竞争力。

在应用场景方面，DeepSeek-R1系列展现出跨领域的推理优势：在数学领域，AIME 2024竞赛题通过率达到79.8%，超越OpenAI o1-1217；代码领域，LiveCodeBench测试中以65.9%的通过率刷新纪录；语言理解领域，MMLU-Pro测试获得84.0%的优异成绩。这种全栈式的推理能力提升，使其在科研辅助、复杂问题求解、代码开发等场景具有广泛应用前景。

行业影响：开源生态与推理范式的双重革新

DeepSeek-R1-Zero的开源将对AI行业产生深远影响。从技术层面看，其纯RL训练范式打破了"无SFT不能训推理"的固有认知，为学术界提供了全新的研究方向。模型开源后，研究社区可直接探索强化学习如何塑造推理行为，加速推理机制的基础研究。

对产业界而言，6款蒸馏模型的推出显著降低了高性能推理模型的应用门槛。基于Qwen和Llama系列的优化版本，使企业无需庞大算力即可部署接近前沿水平的推理能力，这在教育、工程计算、金融分析等领域具有重要价值。特别是32B参数的蒸馏模型性能超越o1-mini，证明了"小而精"的模型路线在特定场景下的可行性。

从开源生态角度看，DeepSeek-R1系列采用MIT许可证，允许商业使用和二次开发，这将激发更多创新应用。开发者可基于开源模型探索垂直领域的推理优化，推动推理技术在各行业的深度渗透。