最近，DeepSeek R1 模型备受关注，它究竟有哪些突出的优势呢？
在 AIME 2024 数学竞赛中，DeepSeek R1 取得了 79.8% 的 pass@1 得分，略微超过 OpenAI-o1-1217。在 MATH-500 基准测试中，它获得了 97.3% 的高分，表现与 OpenAI-o1-1217 相当，并显著优于其他模型。
在代码竞赛任务中，DeepSeek R1 展现了专家级水平，例如在 Codeforces 上获得了 2,029 Elo 评级，超过了该竞赛中 96.3% 的人类参与者。
在需要复杂推理的任务（如 FRAMES）中，DeepSeek R1 展现出强大的能力，凸显了其在 AI 驱动的搜索和数据分析任务中的潜力。
DeepSeek R1 的训练成本显著低于 OpenAI 的模型。数据显示，每 100 万 tokens 的输入，R1 比 OpenAI 的 o1 模型便宜 90%，输出价格更是降低了 27 倍左右。
与传统模型相比，R1 可以在较低性能的机器上进行运算，这对于小型企业尤其重要。
DeepSeek R1 采用 MIT License 开源，允许用户自由使用、修改、分发和商业化该模型，包括模型权重和输出。
支持模型蒸馏，开发者可以将 DeepSeek R1 的推理能力迁移到更小型的模型中，以满足特定场景需求。
DeepSeek R1 的模型蒸馏是将一个大而强的模型（称为“老师”）的知识传递给一个小而轻的模型（称为“学生”）。虽然小模型体积小、运算速度快，但其表现却能接近大模型。
老师和学生模型：DeepSeek R1 是一个强大的模型，经过大规模训练，掌握了许多推理和判断能力。我们选择一个小一点的学生模型，让其学习老师的能力。
生成训练数据：老师模型会先做一遍题，输出答案并记录推理过程，然后将这些作为“教材”交给学生模型。
学生模型学习：学生模型通过反复“读”这些教材，模仿老师的思路，逐渐提高能力，甚至接近老师的水平。
效果：经过蒸馏后，学生模型虽然体积小、运行速度快，但表现能达到大模型的效果，特别是在一些数学题的测试中，学生模型甚至超越了一些顶级模型。
DeepSeek R1 的训练成本低，主要得益于以下几个方面：
稀疏计算设计：DeepSeek R1 只使用部分计算资源，减少了计算量。
改进的注意力机制：优化了传统计算方式，减少了计算复杂性。
高效分配资源：根据任务需求分配必要的计算资源，避免无用功。
课程学习：先学简单的，逐步过渡到难的，提升训练效率。
动态批处理：根据数据长度调整批次，最大化利用 GPU 内存。
高效优化器：使用节省内存的优化器，加速训练。
数据蒸馏：通过筛选或合成数据，减少原始数据量。
清理重复数据：去除无用的重复数据，加快学习速度。
数据复用：重复使用某些数据，避免重新训练。
混合并行：结合多种并行计算方式，加快训练速度。
显存压缩：压缩显存使用，减少内存占用。
低精度训练：使用低精度计算，降低计算和存储需求。
增量训练：基于已有的预训练模型进行微调，节省成本。
冻结部分参数：冻结通用层，只训练与任务相关的部分，降低开销。
自监督预训练任务优化：设计高效的预训练任务，提升数据利用率。
早期退出：对于简单样本，模型可以提前结束计算，减少计算量。
如果传统模型训练需要 1000 个 GPU 天，DeepSeek R1 的优化技术可以让训练成本降低：
MoE 结构减少 40% 计算量 → 600 GPU 天
动态批处理提升 20% 效率 → 480 GPU 天
数据蒸馏减少 30% 训练步数 → 最终需要 336 GPU 天（成本降低了 66%）
DeepSeek 作为国产 AI 的代表，意义非凡。其开源特性和低廉的价格，使其在更广泛的应用场景中展现出强大的潜力。