DeepSeek

🚀 卓越的推理能力

• 数学推理
  在AIME 2024数学竞赛中，DeepSeek R1取得了79.8%的pass@1得分，略高于OpenAI的o1-1217模型。在MATH-500基准测试中，其准确率高达97.3%，与OpenAI-o1-1217相当，显著优于其他同类模型。这表明DeepSeek R1在处理复杂数学问题时，不仅准确率高，且推理过程高效。
• 代码推理
  在Codeforces竞赛中，DeepSeek R1获得了2029 Elo评级，超越了96.3%的人类参与者。这一成绩充分证明了其在代码生成和优化方面的强大能力，使其在实际编程场景中具有显著的应用价值。
• 复杂推理任务
  在需要复杂推理的任务（如FRAMES）上，DeepSeek R1表现卓越，凸显了其在AI驱动的搜索和数据分析任务中的潜力。这种能力使其能够高效处理多步骤、多条件的复杂问题，为用户提供更精准的解决方案。

💰 高性价比

• 训练成本低
  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。这意味着在相同的预算下，用户可以进行更多的训练和优化，从而进一步提升模型性能。
• 硬件要求低
  与传统模型相比，DeepSeek R1可以在较低性能的机器上运行，降低了硬件门槛。这对于小型企业和资源有限的用户来说尤为重要，使更多人能够轻松使用这一强大的AI工具。

🔓 开源与灵活性

• 开源特性
  DeepSeek R1采用MIT License开源，用户可以自由使用、修改、分发和商业化该模型，包括模型权重和输出。这种开源策略不仅降低了使用成本，还激发了社区的创新活力，推动了国产AI技术的发展。
• 模型蒸馏
  DeepSeek R1支持模型蒸馏，开发者可以将它的推理能力迁移到更小型的模型中，满足特定场景的需求。通过模型蒸馏，小模型虽然体积小、运算速度快，但表现却能接近大模型，甚至在某些任务上超越顶级模型。