DeepSeek R1 简易指南：架构、本地部署和硬件要求

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DeepSeek 团队近期发布的DeepSeek-R1技术论文展示了其在增强大语言模型推理能力方面的创新实践。该研究突破性地采用强化学习（Reinforcement Learning）作为核心训练范式，在不依赖大规模监督微调的前提下显著提升了模型的复杂问题求解能力。 技术架构深度解析 模型体系： DeepSeek-R1系列包含两大核心成员： DeepSeek-R1-Zero 参数规模：6710亿（MoE架构，每个token激活370亿参数） 训练特点：完全基于强化学习的端到端训练 核心优势：展现出自我验证、长链推理等涌现能力 典型表现：AIME 2024基准测试71%准确率 DeepSeek-R1 参数规模：与Zero版保持相同体量 训练创新：多阶段混合训练策略 核心改进：监督微调冷启动 + 强化学习优化 性能提升：AIME 2024准确率提升至79.8% 训练方法论对比 强化学习与主要依赖监督学习的传统模型不同，DeepSeek-R1广泛使用了RL。训练利用组 ………………………………