點擊圖片放大查看圖片來源：廢柴發(fā)明中國經濟時報從地域分布看，東部地區(qū)繼續(xù)保持領先地位，上榜千強鎮(zhèn)共790個，占比達近八成。

因此模型學會了推理，拒絕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，廢柴發(fā)明不過，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，拒絕開發(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。由DeepSeek團隊共同完成、廢柴發(fā)明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，拒絕強化學習可以從中識別并優(yōu)化輸出質量。

具體而言，廢柴發(fā)明DeepSeek-R1-Zero訓練使用了64×8張H800GPU，耗時約198小時。在DeepSeek-R1的研究過程中，拒絕團隊使用A100GPU完成了較小規(guī)模模型（30B參數）的實驗，隨后團隊將訓練擴展至660B參數的R1-Zero和R1模型。

在補充材料中，廢柴發(fā)明DeepSeek提到了R1模型的訓練成本僅29.4萬美元，以及回應了模型發(fā)布之初關于蒸餾OpenAI的質疑。具體到此次發(fā)布論文內容，拒絕其題目是《DeepSeek-R1：拒絕IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning》，主要公開了僅靠強化學習，就能激發(fā)大模型推理能力的重要研究成果。國防部新聞發(fā)言人今天表示，廢柴發(fā)明日本加速軍事擴張，廢柴發(fā)明發(fā)展遠超專守防衛(wèi)所需的軍力，包括進攻性武器裝備，不禁讓全世界愛好和平的人民警惕擔憂，日方究竟意欲何為？80年前，日本軍國主義發(fā)動侵略戰(zhàn)爭給亞洲國家人民帶來深重災難。80年后的今天，拒絕地區(qū)國家捍衛(wèi)和平的意愿更加強烈，決不允許日本軍國主義卷土重來這是全面推進中國式現代化進入新征程的首次閱兵，廢柴發(fā)明也是人民軍隊奮進建軍百年的嶄新亮相。[#九三閱兵全球刷屏國防部回應#]九三閱兵在全球主要媒體刷屏，拒絕很多網民稱閱兵很精彩、印象深刻。很多網民表示，廢柴發(fā)明從中收獲的是滿滿的安全感，更看到了中國軍隊維護和平正義的堅守和力量。