文章摘要
【关 键 词】 人工智能、勾股定理、性能测试、数据蒸馏、强化微调
DeepSeek-R1是一款正在接受全球网友检验的人工智能模型，它能够通过manim代码快速制作解释勾股定理的动画。为了运行这个模型，有用户投资超过10万元，组建了包含7台M4 Pro Mac mini和1台M4 Max Macbook Pro的家用超级计算机，总计拥有496G显存，以运行4bit量化版的模型，这种配置被认为达到了“家用AGI”的水平。同时，还有更小型的R1数据蒸馏版Qwen 1.5B模型，可以在浏览器中运行，每秒输出60个tokens。
在性能测试方面，DeepSeek-R1在LiveBench上的表现介于o1-preview到o1之间，尤其在数据一项上超过了o1。考虑到成本仅为o1系列的1/30，这一表现尤为突出。在ARC-AGI测试中，DeepSeek R1在私有数据上解决问题的能力是DeepSeek-V3的两倍多，而在公开数据上解决问题的能力比DeepSeek-V3高出约46%。尽管总体表现与o1-preview相近但略低，但考虑到成本效益，DeepSeek-R1具有明显优势。
在PlanBench测试中，DeepSeek-R1同样展现了出色的任务规划能力，甚至在开发者Xeophon的个人测试中超过了o1-preview。此外，R1数据蒸馏的Qwen 32B在同一个测试中与DeepSeek-V3、GPT-4o和Gemini Flash处于同一水平。
DeepSeek-R1的成功也激发了新的创业机会，有人提出构建一个平台，以便在DeepSeek R1上进行OpenAI风格的强化微调，这在短期内可能是一个巨大的机会。在正确的数据和微调方法下，R1可能在特定任务上实现显著的性能提升。
原文和模型
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【原文作者】 量子位
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
【摘要评分】 ★☆☆☆☆
