DeepSeek R1 简易指南：架构、本地部署和硬件要求

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：

1. 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

1. 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。训练利用组相对策略优化（GRPO），注重准确性和格式奖励，以增强推理能力，而无需大量标记数据。

蒸馏技术：为了普及高性能模型，DeepSeek 还发布了 R1 的精简版本，参数范围从 15 亿到 700 亿不等。这些模型基于 Qwen 和 Llama 等架构，表明复杂的推理可以封装在更小、更高效的模型中。提炼过程包括利用完整的 DeepSeek-R1 生成的合成推理数据对这些较小的模型进行微调，从而在降低计算成本的同时保持高性能。

DeepSeek-R1-Zero训练流程：

基础模型 → 直接强化学习 → 基础奖励机制（准确率+格式）

DeepSeek-R1四阶段训练法：

1. 精选监督微调（数千高质量样本）

2. 推理任务强化学习

3. 拒绝采样数据扩充

4. 全任务强化学习优化

关键技术亮点：

• 组相对策略优化（GRPO）：兼顾格式与准确性的奖励机制

• 知识蒸馏技术：支持从1.5B到70B的参数规模适配