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欄目：法甲 | 更新：2025-12-20 13:09:13 | 熱度：54416 | 更新時間：15:24

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在DeepSeek-R1的研究過程中，幽居團隊使用A100GPU完成了較小規(guī)模模型（30B參數(shù)）的實驗，隨后團隊將訓練擴展至660B參數(shù)的R1-Zero和R1模型。

在補充材料中，默默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，到官其題目是《DeepSeek-R1：到官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，幽居預訓練數(shù)據(jù)集包含大量數(shù)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(shù)據(jù)。

當前AI行業(yè)不乏刷榜的傳聞，默默基準測試可被操控，而經過獨立的同行評審顯然也能打消疑慮。

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