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　　近日，市场上出现了关于OpenAI虚假信息的打假风波。与此同时，真正的“OpenAI”精神却在中国得到了继承和发展。DeepSeek发布了一系列开源推理模型，引发了广泛赞誉。有人甚至创作了一幅赛博对联来表达这一现象：“上联：真本事酒香不怕巷子深；下联：不公关真金不怕火来炼；横批：DeepSeek。”

　　自2025年1月20日DeepSeek R1系列模型发布以来，评论区清一色为DeepSeek的叫好声。相比之下，大洋彼岸的OpenAI正面临o3打假风波。有人爆料称，o3之所以在数学基准FrontierMath上取得惊人成绩，是因为OpenAI资助了该数据集并获得了大部分访问权限。

　　OpenAI的推理模型o1和o3都是闭源模型，技术细节披露有限。例如，o1模型通过大规模强化学习进行训练，使用思维链（chain-of-thought）进行推理，但更多细节并未公开。而DeepSeek则直接开源了一份长达20多页的技术报告，详细介绍了其模型的训练过程。

　　英伟达AI科学家Jim Fan称赞DeepSeek是“真正开放的前沿研究，赋能所有人”，并直言Deepseek才是保持初心的“OpenAI”。

　　DeepSeek团队首先尝试了“零监督”直接对基础模型进行大规模强化学习训练（即纯RL），得到了DeepSeek-R1-Zero。具体而言，他们使用DeepSeek-V3-Base作为基础模型，并采用GRPO作为RL框架，通过让模型在同一问题上输出多个答案并比较得分高低来进行训练。

　　经过数千次RL步骤后，DeepSeek-R1-Zero不仅大幅提高了在数学、编程等推理任务上的准确率，还学会了反思自己的答案，进行多次思考迭代，甚至出现了“顿悟时刻”。这种自发行为证明了模型推理能力的增长，也是对强化学习复杂结果的绝佳说明。

　　然而，DeepSeek团队也发现，这种“自发行为”有时会带来文字可读性差、语言混乱等问题。为此，他们设计了一个四阶段流程，使模型从“能思考”到“会表达”，最终诞生了DeepSeek R1。

　　DeepSeek R1展现了一种非常清晰的模型训练思路——数据即模型。DeepSeek-R1-Zero很可能只是用来生成推理数据的，而“数据的调配”是DeepSeek-R1训练过程中平衡不同任务策略的基石。此外，DeepSeek-R1的超强性能也证明了特定的数据是进一步挖掘模型能力的关键。

　　除了“数据即模型”的训练思路，DeepSeek R1另一个突出的价值在于，它证明了“基于一个很强的模型、用最简单的Rule-based奖励来做RL、经过大量训练，也能达到最强推理模型的效果”。

　　Rule-based（基于预定义规则的决策方法）是大模型在做可证实任务中最直观、也是最可靠的奖励方式，但同时也是最难的。因为规则简洁，所以模型难以通过试错找到有效的策略。DeepSeek团队凭借强大的基座模型（DeepSeek-V3）和多年积累的数据，实现了更好的推理效果。

　　这样的价格策略不仅为中小企业带来了希望，还传递出一个信号：AI不再是少数精英企业的专属，它将成为全球各行各业的基础工具。

　　更重要的是，DeepSeek R1系列模型是开源的。“开源”不仅是技术上的“开放”，更是对商业和产业链上下游合作的重新定义。它为更多创新提供了土壤，也让全球开发者可以共同参与，探索人工智能的下一个边界。

　　DeepSeek开源的选择体现了“美美与共”的精神，构建了一个更加开放和包容的AI生态。在DeepSeek等开源模型厂商的共同努力下，一个全人类共同为AGI奋斗的时代似乎离我们不远了。

　　从2024年9月OpenAI发布o1-preview到现在，短短几个月内，市场上涌现了许多媲美甚至超越其性能的推理模型。DeepSeek不仅率先实现了这一目标，更以低价和开源战略引领了新的发展方向。未来，随着更多开源模型的推出，AI将真正成为造福全人类的工具。

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