DeepSeek-R1 正式版重磅發(fā)布，為開(kāi)放 AI 領(lǐng)域注入一股強(qiáng)勁動(dòng)力,！不僅在性能上與 OpenAI 的旗艦?zāi)Ｐ?o1 不相上下,，更重要的是它完全開(kāi)源,，并附帶詳細(xì)的技術(shù)報(bào)告,，真正做到了開(kāi)放與透明

　　DeepSeek-R1 在各種任務(wù)上都展現(xiàn)出了驚人的實(shí)力，尤其是在數(shù)學(xué),、代碼和推理任務(wù)方面,，其表現(xiàn)完全可以與 OpenAI-o1 比肩。這意味著開(kāi)發(fā)者和研究人員可以利用 DeepSeek-R1 進(jìn)行各種復(fù)雜的應(yīng)用開(kāi)發(fā)和前沿研究

　　DeepSeek-R1 采用 MIT 許可協(xié)議,，這意味著任何人都可以自由地使用,、修改、分發(fā)和商業(yè)化該模型,，包括模型權(quán)重和輸出,。這一舉措徹底打破了以往大型語(yǔ)言模型被少數(shù)公司壟斷的局面,，真正將 AI 技術(shù)的力量交到了廣大開(kāi)發(fā)者和研究人員的手中，這意味著社區(qū)可以更加清晰地了解模型的使用權(quán)限,，更加自由地利用模型權(quán)重和輸出進(jìn)行二次開(kāi)發(fā),，包括微調(diào)和蒸餾（ 但必須在所有副本中保留原始的版權(quán)聲明和 MIT 許可聲明）

　　除了 DeepSeek-R1 本身，該團(tuán)隊(duì)還開(kāi)源了 6 個(gè)從 DeepSeek-R1 蒸餾而來(lái)的小型模型,。其中,，32B 和 70B 模型的性能同樣可以與 OpenAI-o1-mini 相媲美。這些小型模型的開(kāi)源,，進(jìn)一步降低了 AI 應(yīng)用的門(mén)檻,，讓更多開(kāi)發(fā)者可以參與到 AI 創(chuàng)新中來(lái)，極大地賦能了整個(gè)開(kāi)源社區(qū)

　　DeepSeek-R1 的一大技術(shù)亮點(diǎn)在于其采用了大規(guī)模強(qiáng)化學(xué)習(xí) (RL) 進(jìn)行后訓(xùn)練,。這項(xiàng)技術(shù)僅需少量標(biāo)注數(shù)據(jù),，即可顯著提升模型的性能，為大型語(yǔ)言模型的訓(xùn)練提供了新的思路,。更多技術(shù)細(xì)節(jié),，可查閱官方技術(shù)報(bào)告：

　　DeepSeek-R1 的發(fā)布是開(kāi)放 AI 領(lǐng)域的一件大事。它不僅在性能上達(dá)到了業(yè)界領(lǐng)先水平,，更重要的是其完全開(kāi)源的精神，將極大地推動(dòng) AI 技術(shù)的普及和發(fā)展,。DeepSeek 團(tuán)隊(duì)通過(guò)開(kāi)源模型,、技術(shù)報(bào)告和 API 訪問(wèn)，真正做到了將 AI 的力量交給了社區(qū),，為構(gòu)建一個(gè)更加開(kāi)放,、包容的 AI 未來(lái)做出了重要貢獻(xiàn)