2025一月底， 大語言模型 – DeepSeek 正式登場，其論文一出，立刻引發一陣熱論。DeepSeek-R1 是一種開源推理模型 ，在複雜的問題解決能力上可以與 OpenAI 的 o1 匹敵，但成本卻低了 90-95% (這部分還在美國正在調查，本文只針對論文內容做討論)。這個突破顯示了開源 AI 的潛力日益增長，也將影響整個雲端運算產業。
您可以在這裡閱讀論文全文： Deepseek-R1：通過強化學習激勵 LLM 的推理能力。
以下是商業和實務應用重點：
商業層面：
- 成本優勢： DeepSeek-R1 比 OpenAI 便宜約 95%，這大幅提升了企業使用進階 AI 推理功能的利潤空間。成本降低高達20倍，不僅讓新創公司、研究人員和預算有限的企業更容易使用，也讓更多 AI 應用變得可行。
- 開放原始碼: DeepSeek-R1 採用 MIT 授權，這意味著任何人都可以免費將它用於商業和學術用途。開發者能以此為基礎進行開發，而且 DeepSeek 的突破性技術方法也可以應用在其他開源模型上，這讓整個開源 AI 社群都能受益。
- 專長領域：基準測試顯示 DeepSeek-R1 在數學推理和軟體工程任務上表現特別出色。相比之下，OpenAI 的 o1 在一般知識和問題解決方面略勝一籌。這種優劣互補的情況，讓使用者能根據自己的需求選擇最適合的工具。
- 策略影響：一個免費且開源的強大競爭者出現，預期會讓其他 AI 供應商不得不重新思考他們的定價策略。這可能會引發整個 AI 市場的價格重新調整，最終受益的將是所有使用者。
實務應用觀點:
DeepSeek 的研究發現突顯了幾個重要趨勢。首先，較小的精簡版模型在特定任務上也能達到高效能，同時又能降低資源需求。其次，他們結合強化學習和冷啟動的方法，為解決複雜推理問題提供了一個可擴展且有效的途徑。
深入了解 AI 推理模型
推理模型正在改變 AI 的發展方向。不同於傳統的模式識別模型，這類模型能模仿人類的思維方式，進行邏輯推理、解決問題和做出決策，這讓它在數學、程式設計和科學研究等複雜領域有重大突破。
DeepSeek-R1（簡稱 DS-R1）在 AI 推理領域帶來重大突破。它採用多階段訓練流程，在進行強化學習前先使用冷啟動資料，為處理高複雜度任務打下穩固基礎。這個模型以 V3-Base 為基礎，採用專家混合架構（MoE），總共有 6,710 億個參數，但每次處理只會啟動 370 億個參數，這樣的設計既能達到最佳效能，又能將資源使用降到最低，特別適合企業級的工作負載。
DeepSeek 還開源了六個蒸餾版模型，參數量從 15 億到 700 億不等，採用 Qwen 和 Llama 架構，讓開發者能根據需求選擇合適的部署方案。
深入搜尋 R1 與開放 AI 的 o1 相比如何？
根據論文提供的基準測試結果，我們可以比較 DeepSeek-R1 和 OpenAI-o1-1217 的表現：
- DeepSeek-R1 的優勢：
- 詳細的推理過程：它能提供完整且透明的思考鏈（可處理數萬個詞元）。我們可以清楚看到模型如何通過多角度思考來得出合理答案，包括考慮邊界情況和未預期的後果。
- 成本效益與開放性：提供免費使用（有每日限額），且可以公開存取。使用者也能從 GitHub 下載，在自己選擇的 AI 基礎設施上部署。
- ChatGPT-o1 的優勢：
- 進階科學任務：在物理、化學和生物領域展現近乎博士級的表現。
- 高階競賽表現：在國際數學奧林匹亞資格考試中達到 83% 的準確率，在 Codeforces 程式競賽中達到前 89% 的水準。
- 兩者表現相當的領域：
- 數學與編碼： 數學與編程：兩者都能很好地處理複雜的數學問題（如幾何、組合數學）和程式設計任務。
- 一般邏輯推理： 兩者都能分解多步驟邏輯問題並得出正確解答。
OpenAI 在 2024 年底推出的 o1 系列採用了創新方法，讓模型在生成回應前能有更長的「思考」時間。這項改進讓 o1 在科學、編程和數學領域表現出色。不過，DeepSeek-R1 在這些測試中展現出相當的實力，在關鍵推理任務上能與 o1 匹敵。
對企業來說，DeepSeek-R1 能達到與 OpenAI 專有模型相當的表現，這是一個重大突破。作為開源方案，DeepSeek-R1 讓組織能更自由地實驗、客製化和部署強大的推理模型，不會受限於特定供應商。這也符合 GMI Cloud 的願景：提供隨需求擴展的 GPU 資源，推動 AI 創新。
DeepSeek-R1 的限制
雖然 DeepSeek-R1 表現優異，但仍有一些值得注意的限制：
- 無法額外微調：目前還沒有官方提供的方法可以進行微調或強化學習。我們期待未來能開源這部分功能。
- 偶爾較為固執：雖然在推理方面表現出色，但測試顯示它比 o1 更「固執」，有時候不太願意擴展討論主題。
- 功能限制：雖然在推理任務上表現優異，但在函式呼叫、複雜角色扮演和 JSON 輸出等方面，還是比不上 DeepSeek-V3。未來會著重透過思維鏈（Chain-of-Thought）方法改善這些功能。
- 語言優化：目前主要針對中文和英文優化，在產生回應時可能會混用兩種語言。
- 提示詞限制：在少樣本提示（few-shot prompting）方面表現較差，建議使用零樣本設定來獲得最佳效果。未來會改進提示詞工程，提升易用性和穩定性。
DeepSeek-R1 的技術特點
強化學習（RL）優於監督微調（SFT）
最令人驚訝的是，DeepSeek-R1 團隊表示：「我們直接對基礎模型應用強化學習，不依賴監督式微調作為前置步驟。」這打破了傳統的語言模型訓練模式（預訓練 + 大規模監督式微調）。這種方法減少了對大量標記數據的依賴，讓模型能透過「實作中學習」的方式自主成長。這個突破讓模型擺脫傳統的「既定模式」，在適應性、複雜推理和自主學習方面都有明顯進步。
群組相對策略優化降低強化學習 (RL) 成本
根據論文分析，這可能是 DeepSeek-R1 訓練成本如此低的關鍵原因之一。
簡單來說，這個模型的學習方式類似於：同時考慮一組可能的答案，然後比較它們的相對「優劣」。透過「獎勵」產生越來越好的答案，研究團隊成功降低了強化學習的訓練成本。
自發性推理能力（自我驗證，反思能力，長鏈推理）
在純強化學習的訓練下，DeepSeek-R1 自然發展出了一些進階能力：
- 自我驗證： 會在給出最終答案前檢查中間推理步驟，就像學生會檢查自己的作業一樣。
- 反斯能力： 它會重新檢視過去的推論、識別錯誤，並根據這些洞察精細化解決方案。
- 長鏈推理： 能順暢處理多步驟的邏輯或數學挑戰，顯示出在強化學習驅動下自然形成的深度解題能力。
研究團隊特別強調，這並不代表模型已經有了自我意識。但當模型能夠自發展現出這種「類似自我意識」的批判性思考，能夠參考自己先前的想法來找出方法中的錯誤，確實讓人印象深刻。這個發現讓研究人員感到驚喜，也讓我們不禁思考：到底什麼才算是真正的自我意識？這是個值得未來深入探討的話題。
「冷啟動」和多階段訓練的作用
雖然 DeepSeek-R1 主要依賴強化學習，但論文揭示了一個關鍵的「冷啟動」階段：使用少量高品質的思維鏈（Chain-of-Thought）資料來穩定初期訓練。這個細節說明它並非完全從零開始的純強化學習，而是需要一個最基本的引導設定，以確保訓練不會在早期就失敗。此外，研究團隊還精心設計了語言一致性獎勵和多目標優化（結合推理、寫作和角色扮演任務），才產生出表現均衡且優異的模型。
展望未來
GMI Cloud 目前已經提供 DeepSeek-V3 作為一般用途使用，也為客戶提供專屬的 DeepSeek-R1 端點。公開端點將在 2025 年 2 月推出。如果您想親自測試 DeepSeek 的功能，歡迎聯繫我們。
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