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自大 DeepSeek-v3 惊艳全场后： DeepSeek-V3 是怎么训练的｜深度拆解 昨天晚上，DeepSeek 又开源了 DeepSeek-R1 模型（后简称 R1），再次炸翻了中美互联网： R1 遵循 MIT License ，允许用户通过蒸馏技术借助 R1 训练其他模型。 R1 上线 API，对用户开放思维链输出 R1 在数学、代码、自然语言推理等任务上， 性能比肩 OpenAI o1 正式版，小模型则超越 OpenAI o1-mini 最离谱的是， 价格只有 OpenAI 的几十分之一 下面，让我们以更加系统的方式，来看看这次的 R1，是这么炼成的。 本文将从 性能、方法、蒸馏、展望 几个纬度来拆解 V3，所用到的图表、数据源于其论文：《R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》。 公众号后台回复： DSR1 ，获得详细报告。 结论前置 先插入一句： 除了 R1 之外，DeepSeek 还发布了 R1-Zero R1-Zero 基于 DeepSeek-V3-
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