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為了使更高效的小模型具備DeepSeek-R1那樣的推理能力，斯沒斯分開發(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、標志標志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，性動性動線外強化學習可以從中識別并優(yōu)化輸出質量。具體而言，爾莫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，突施團隊使用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，冷箭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，詹姆作查作其題目是《DeepSeek-R1：詹姆作查作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。

此外，斯沒斯分預訓練數據集包含大量數學和編程相關內容，表明DeepSeek-V3-Base已經接觸到大量有推理痕跡的數據。

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