前言
兄弟们，如果你还在对着 ChatGPT 只有 Plus 会员才能用的 o1 模型流口水，或者还在为 Llama 3 即使微调后也搞不定复杂的逻辑推理而抓狂，那么今天这篇文章你必须得看完。
我们都知道，过去两年的大模型圈子，大家都在卷“语料堆砌”和“有监督微调（SFT）”。简单说，就是教模型“背书”。结果呢？模型变成了只会复读的鹦鹉，一旦遇到从未见过的奥数题或者复杂的代码逻辑，立马一本正经地胡说八道。
但是，那个被称为“国货之光”的 DeepSeek（深度求索），刚刚搞了个大新闻。他们开源了 DeepSeek-R1。这不是一次普通的版本更新，这是对整个 LLM 训练范式的一次暴力重构。它不靠喂答案，而是靠纯强化学习（RL）自己“悟”出了推理能力。
今天我们就来扒一扒，这个让 OpenAI 都要汗流浃背的项目，到底有多硬核。
核心亮点：由于相信，所以看见
翻完 DeepSeek-R1 的 README 和论文，我只看到了两个字：颠覆。它彻底打破了“要想模型聪明，必须海量人工标注”的迷信。
1. 扔掉 SFT，纯 RL 的“顿悟”时刻
DeepSeek-R1-Zero 是这次发布的重头戏之一。官方 README 里写得很清楚，他们直接在基座模型上应用大规模强化学习，完全跳过了有监督微调（SFT）这个热身阶段。
这是什么概念？这就好比没给孩子请家教，也没给他做模拟题，直接把他关进屋里做高数，做对了给糖吃，做错了挨板子。结果这孩子不仅学会了高数，还自己学会了“验算”和“反思”。README 中提到，DeepSeek-R1-Zero 自然涌现出了强大的推理行为，能够进行长链路的思维链（CoT）探索。这是业内第一次验证了：推理能力可以纯粹通过强化学习激励出来。
2. 蒸馏大法好：小模型也能吊打大佬
以前我们觉得模型越大概率越强，但 DeepSeek-R1 打脸了这个观点。官方不仅开源了 671B 的大家伙，还通过“蒸馏”技术，把 R1 的推理模式教给了 Qwen 和 Llama 系列的小模型。
看看数据：DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 在多项基准测试中击败了 OpenAI 的 o1-mini。这意味着什么？意味着你不需要拥有 H100 集群，只用一张消费级显卡，甚至是一台高配 Mac，就能跑一个逻辑推理能力碾压前代顶流的本地模型。这才是真正的“开源普惠”。
3. 硬刚 OpenAI-o1，全能六边形战士
在 README 展示的评估结果中，DeepSeek-R1 在数学（Math）、代码（Code）和推理任务上，性能直接对标 OpenAI-o1。特别是在 MMLU 和各类 Math 榜单上，它证明了开源模型不再是“追赶者”，而是与其平起平坐的“竞争者”。更重要的是，它解决了 R1-Zero 早期版本语言混杂、可读性差的问题，不仅脑子好使，说话也利索了。
竞品对比：Llama 3 还是 DeepSeek-R1？
在 Google 搜索和 Reddit 的技术讨论区，关于 DeepSeek-R1 和 Meta 当家花旦 Llama 3 的对比已经吵翻天了。我们来客观分析一下。
1. 逻辑推理 vs. 语言表达
根据社区反馈和实测，Llama 3 依然是一个极其优秀的“文科生”。它的语言流畅度、多语言支持以及通用对话能力非常强。如果你只是用来写写周报、润色邮件，Llama 3 依然很稳。
但是，一旦涉及到复杂逻辑推理（比如解决 LeetCode Hard 级别的算法题，或者推导复杂的数学公式），DeepSeek-R1 简直是降维打击。DeepSeek-R1 引入的强化学习机制，让它学会了“慢思考”，它会先生成思维链再给出答案。就像 Reddit 网友评价的：“Llama 3 is better as a language model, but for reasoning, DeepSeek R1 is king.”（Llama 3 是更好的语言模型，但论推理，R1 是王。）
2. 开源 vs. 闭源（OpenAI o1）
这才是最杀人诛心的。OpenAI 的 o1 模型虽然强，但它是闭源的，API 贵得离谱，而且你不知道它在那几十秒的思考时间里到底在干什么。
DeepSeek-R1 是完全开源的（MIT License）。你可以看到它的权重，你可以看到它是怎么思考的（CoT），你甚至可以下载 distilled 版本自己魔改。在 OpenAI 还在搞“黑盒”的时候，DeepSeek 直接把“白盒”扔到了桌子上。对于开发者来说，能掌控在自己手里的模型，才是好模型。
部署与使用
DeepSeek 非常良心地提供了多种尺寸的模型，从 1.5B 到 70B 都有。
快速上手
最硬核的玩法当然是直接上 HuggingFace 拉取权重。
对于大多数想本地体验的朋友，推荐使用 distilled 版本（基于 Qwen 或 Llama），因为原版 671B 的参数量对显存要求太高了。
Docker 部署示例（以 vLLM 为例）：
# 假设你已经安装了 nvidia-docker
docker run --runtime nvidia --gpus all \
-v ~/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \
-p 8000:8000 \
--ipc=host \
vllm/vllm-openai:latest \
--model deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
注意：官方 README 特别提醒，由于使用了大规模强化学习，建议在这个系列模型上适当调整 Temperature（建议 0.6）和 Top-p（0.95），以获得最佳的推理效果。
VPS 推荐
这玩意的 32B 版本虽然比 671B 小多了，但想跑得顺畅，或者想搭建一个 API 给团队用，本地电脑风扇可能会起飞。
如果你需要一台高性价比服务器来部署它，推荐 RackNerd，便宜稳定。直达链接：http://a8z.me/B2lT
结语
DeepSeek-R1 的发布，标志着大模型竞争进入了下半场：从“谁语料多”变成了“谁更会思考”。对于我们开发者来说，这简直是过年。手里有显卡的，赶紧去 HuggingFace 下载模型跑起来；没有显卡的，也可以去官网体验一下什么叫“会思考的 AI”。
别让你的思维停留在 SFT 时代了，DeepSeek-R1 已经把门踹开了。
项目地址: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1
