一文读懂DeepSeek-R1论文

目录

论文总结

摘要

1. 引言

1.1. 贡献

1.2. 评估结果总结

2. 方法

2.1. 概述

2.2. DeepSeek-R1-Zero：在基础模型上进行强化学习

2.2.1. 强化学习算法

2.2.2. 奖励建模

2.2.3. 训练模板

2.2.4. DeepSeek-R1-Zero 的性能、自我进化过程和顿悟时刻

2.3. DeepSeek-R1：带冷启动的强化学习

2.3.1. 冷启动

2.3.2. 推理导向的强化学习

2.3.3. 拒绝采样和监督微调

2.3.4. 所有场景的强化学习

2.4. 蒸馏：赋予小模型推理能力

3. 实验

3.1. DeepSeek-R1 评估

3.2. 蒸馏模型评估

4. 讨论

4.1. 蒸馏与强化学习

4.2. 未成功的尝试

5. 结论、限制和未来工作

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DeepSeek-R1论文地址如下：

DeepSeek-R1/DeepSeek_R1.pdf at main · deepseek-ai/DeepSeek-R1 · GitHubhttps://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1.pdfhttps://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1.pdf

论文总结

论文提出了基于强化学习（RL）的推理模型 DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1。

• DeepSeek-R1-Zero：完全通过大规模强化学习（无需监督微调/SFT）训练，展示了强大的推理能力，但存在可读性差、语言混合等问题。

• DeepSeek-R1：在强化学习前引入冷启动数据和多阶段训练（SFT + RL），解决了可读性问题，性能与 OpenAI-o1-1217 相当。

• 开源贡献：发布 DeepSeek-R1-Zero、DeepSeek-R1 及基于 Qwen 和 Llama 的 6 个蒸馏模型（1.5B 至 70B），供研究社区使用。

DeepSeek-R1-Zero 的训练

• 强化学习算法：采用 GRPO（组相对策略优化），省去价值模型，通过组内奖励对比优化策略。

• 奖励设计：基于规则的准确性奖励（如数学答案验证）和格式奖励（强制结构化输出）。

• 自我进化：模型通过 RL 自主发展出反思、长链推理等复杂行为（如“顿悟时刻”）。

DeepSeek-R1 的优化

• 冷启动数据：收集少量高质量长链推理数据，通过 SFT 初始化模型，提升可读性和性能。

• 多阶段训练：

  • 第一阶段 RL 专注于数学、编程等明确答案的任务。

  • 第二阶段结合拒绝采样生成 SFT 数据，增强通用能力（写作、问答等）。

  • 最终 RL 对齐人类偏好（如无害性、有用性）。

知识蒸馏

• 将 DeepSeek-R1 的推理能力迁移至小模型（如 Qwen、Llama），蒸馏模型的性能显著优于直接对小模型应用 RL。

讨论与局限

• 蒸馏 vs. RL：蒸馏经济高效，但突破智能边界仍需更大模型和 RL。

• 失败尝试：过程奖励模型（PRM）和蒙特卡洛树搜索（MCTS）因奖励滥用和搜索空间复杂未成功。

• 当前局限：

  • 通用能力（如多轮对话）不及 DeepSeek-V3。

  • 语言混合问题（中英文外其他语言支持不足）。

  • 软件工程任务 RL 数据不足，性能提升有限。

接下来是论文的翻译，读者可以自行阅读论文细节。

摘要

我们介绍了第一代推理模型，DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1。DeepSeek-R1-Zero 是一个通过大规模强化学习（RL）训练的模型，没有监督微调（SFT）作为初步步骤，展示了显著的推理能力。通过 RL，DeepSeek-R1-Zero 自然地涌现出许多强大且有趣的推理行为。然而，它遇到了诸如可读性差和语言混用等挑战。为了解决这些问题并进一步提升推理性能，我们引入了 DeepSeek-R1，它在 RL 之前结合了多阶段训练和冷启动数据。DeepSeek-R1 在推理任务上的表现与 OpenAI-o1-1217 相当。为了支持研究社区，我们开源了 DeepSeek-R1-Zero、DeepSeek-R1 以及基于 Qwen 和 Llama 从 DeepSeek-R1 蒸馏出的六个密集模型（1.5B、7B、8B、14B、32B、70B）。

图1 DeepSeek-R1基准测试表现

1. 引言

近年来，大型语言模型（LLMs）正在迅速迭代和演变，逐渐缩小与人工通用智能（AGI）的差距。最近，后训练已成为完整训练流程的重要组成部分，它在推理任务上提高了准确性，与社会价值观对齐，并适应用户偏好，同时相对于预训练所需的计算资源较少。在推理能力方面，OpenAI 的 o1 系列模型首次引入了通过增加 Chain-of-Thought 推理过程的长度来实现推理时扩展。这种方法在数学、编码和科学推理等各种推理任务上取得了显著的改进。然而，有效的测试时扩展仍然是研究社区的一个开放性问题。先前的几项工作探索了各种方法，包括基于过程的奖励模型、强化学习和搜索算法，如蒙特卡洛树搜索和束搜索。然而，这些方法中没有一种实现了与 OpenAI 的 o1 系列模型相当的通用推理性能。

在本文中，我们迈出了通过纯强化学习（RL）提高语言模型推理能力的第一步。我们的目标是探索 LLMs 在没有任何监督数据的情况下发展推理能力的潜力，专注于它们通过纯 RL 过程的自我进化。具体来说，我们使用 DeepSeek-V3-Base 作为基础模型，并采用 GRPO 作为 RL 框架来提高模型在推理上的性能。在训练过程中，DeepSeek-R1-Zero 自然地涌现出许多强大且有趣的推理行为。经过数千步的 RL 训练后，DeepSeek-R1-Zero 在推理基准测试上表现出超级性能。例如，AIME 2024 的 pass@1 分数从 15.6% 提高到 71.0%，并且通过多数投票，分数进一步提高到 86.7%，与 OpenAI-o1-0912 的性能相当。

然而，DeepSeek-R1-Zero 遇到了诸如可读性差和语言混用等挑战。为了解决这些问题并进一步提升推理性能，我们引入了 DeepSeek-R1，它结合了少量冷启动数据和多阶段训练流程。具体来说，我们首先收集数千条冷启动数据来微调 DeepSeek-V3-Base 模型。然后，我们执行类似于 DeepSeek-R1-Zero 的推理导向 RL。在 RL 过程接近收敛时，我们通过在 RL 检查点上进行拒绝采样，结合 DeepSeek-V3 在写作、事实问答和自我认知等领域的监督数据，重新训练 DeepSeek-V3-Base 模型。经过用新数据微调后，检查点经历了额外的 RL 过程，考虑了所有场景的提示。经过这些步骤后，我们获得了称为 DeepSeek-R1 的检查点，其性能与 OpenAI-o1-1217 相当。

我们进一步探索从 DeepSeek-R1 蒸馏到较小密集模型。使用 Qwen2.5 32B 作为基础模型，直接从 DeepSeek-R1 蒸馏出的模型比在其上应用 RL 的模型表现更好。这表明较大基础模型发现的推理模式对于提高推理能力至关重要。我们开源了基于 Qwen2.5 和 Llama3 系列的蒸馏 1.5B、7B、8B、14B、32B 和 70B 检查点给社区。

1.1. 贡献

后训练：在基础模型上进行大规模强化学习

• 我们直接在基础模型上应用 RL，不依赖于监督微调（SFT）作为初步步骤。这种方法允许模型探索解决复杂问题的思维链（CoT），从而开发出 DeepSeek-R1-Zero。DeepSeek-R1-Zero 展示了自我验证、反思和生成长 CoT 的能力，为研究社区树立了重要的里程碑。值得注意的是，它是第一个开放研究，验证了可以通过纯 RL 激励 LLMs 的推理能力，而无需 SFT。这一突破为该领域的未来发展铺平了道路。

• 我们介绍了开发 DeepSeek-R1 的流程。该流程包括两个 RL 阶段，旨在发现改进的推理模式并与人类偏好对齐，以及两个 SFT 阶段，作为模型推理和非推理能力的种子。我们相信该流程将使行业受益，创造出更好的模型。

蒸馏：较小的模型也可以很强大

• 我们证明了较大模型的推理模式可以蒸馏到较小模型中，与通过 RL 在小模型上发现的推理模式相比，结果表现更好。开源的 DeepSeek-R1 及其 API 将使研究社区在未来能够蒸馏出更好的小模型。

• 使用 DeepSeek-R1 生成的推理数据，我们微调了研究社区广泛使用的几个密集模型。评估结果表明，蒸馏后的较小密集模型在基准测试上的表现异常出色。DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 在 AIME 2024 上达到了 55.5%，超过了 QwQ-32B-Preview。此外，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 在 AIME 2024 上得分 72.6%，在 MATH-500 上 94.3%，在 LiveCodeBench 上 57.2%。这些结果显著优于以前的开源模型，并且与 o1-mini 相当。我们基于 Qwen2.5 和 Llama3 系列开源了 1.5B、7B、8B、14B、32B 和 70B 检查点给社区。

1.2. 评估结果总结

• 推理任务：(1) DeepSeek-R1 在 AIME 2024 上实现了 79.8% 的 Pass@1 分数，略微超过了 OpenAI-o1-1217。在 MATH-500 上，它达到了令人印象深刻的 97.3% 的分数，与 OpenAI-o1-1217 相当，并且显著优于其他模型。(2) 在与编码相关的任务中，DeepSeek-R1 展示了专家级别的代码竞赛任务能力，因为它在 Codeforces 上实现了 2,029 Elo 评分，超过了竞赛中 96.3% 的人类参与者。对于工程相关任务，DeepSeek-R1 略微优于 DeepSeek-V3，这可以帮助开发人员在现实世界任务中。

• 知识：在 MMLU、MMLU-Pro 和 GPQA Diamond 等基准测试中，DeepSeek-R1 取得了出色的结果，显著优于 DeepSeek-V3，分数分别为 90.8%、84.0% 和 71.5%。尽管其在这些基准测试上的表现略低于 OpenAI-o1-1217，但 DeepSeek-R1 超越了其他闭源模型，展示了其在教育任务中的竞争优势。在事实基准测试 SimpleQA 上，DeepSeek-R1 超越了 DeepSeek-V3，展示了其处理基于事实的查询的能力。在该基准测试上，OpenAI-o1 也超过了 4o。

• 其他：DeepSeek-R1 还在包括创意写作、一般问答、编辑、总结等在内的广泛任务中表现出色。它在 AlpacaEval 2.0 上实现了 87.6% 的长度控制胜率，在 ArenaHard 上实现了 92.3% 的胜率，展示了其智能处理非考试导向查询的强大能力。此外，DeepSeek-R1 在需要长上下文理解的任务上表现出色，显著优于 DeepSeek-V3 在长上下文基准测试上的表现。

2. 方法

2.1. 概述

以往的工作严重依赖大量的监督数据来增强模型性能。在本研究中，我们证明了即使不使用监督微调（SFT）作为冷启动，也可以通过大规模强化学习（RL）显著提高推理能力。此外，通过加入少量冷启动数据，可以进一步增强性能。在接下来的部分中，我们介绍：(1) DeepSeek-R1-Zero，它直接在基础模型上应用 RL，没有任何 SFT 数据，(2) DeepSeek-R1，它从用数千条长思维链（CoT）示例微调的检查点开始应用 RL，(3) 从 DeepSeek-R1 蒸馏推理能力到小密集模型。

2.2. DeepSeek-R1-Zero：在基础模型上进行强化学习

强化学习在推理任务中已被证明具有显著的效果，正如我们之前的工作所证明的那样。然而，这些工作严重依赖于监督数据，这些数据收集起来耗时。在本节中，我们探索 LLMs 在没有任何监督数据的情况下发展推理能力的潜力，专注于它们通过纯强化学习过程的自我进化。我们首先简要介绍我们的 RL 算法，然后展示一些令人兴奋的结果，希望这能为社区提供有价值的见解。

2.2.1. 强化学习算法

为了节省 RL 的训练成本，我们采用了 Group Relative Policy Optimization（GRPO），它放弃了通常与策略模型大小相同的批评者模型，并从组分数中估计基线。具体来说，对于每个问题 ，GRPO 从旧策略中采样一组输出，然后通过最大化以下目标来优化策略模型 ​​：

其中 ϵ 和 β 是超参数，Ai 是优势，使用每组内输出对应的一组奖励 计算：

2.2.2. 奖励建模

奖励是训练信号的来源，决定了 RL 的优化方向。为了训练 DeepSeek-R1-Zero，我们采用了基于规则的奖励系统，主要由两种类型的奖励组成：

• 准确性奖励：准确性奖励模型评估响应是否正确。例如，在数学问题有确定结果的情况下，模型需要以指定格式（例如，在方框内）提供最终答案，以便可靠地基于规则验证正确性。同样，对于 LeetCode 问题，可以使用编译器根据预定义的测试用例生成反馈。

• 格式奖励：除了准确性奖励模型外，我们还采用格式奖励模型，强制模型将其思考过程放在‘<think>’和‘</think>’标签之间。

我们没有在开发 DeepSeek-R1-Zero 时应用结果或过程神经奖励模型，因为我们发现神经奖励模型可能在大规模强化学习过程中遭受奖励黑客攻击，重新训练奖励模型需要额外的训练资源，并且它使整个训练流程复杂化。

2.2.3. 训练模板

为了训练 DeepSeek-R1-Zero，我们首先设计了一个简单的模板，指导基础模型遵循我们指定的指令。如表 1 所示，该模板要求 DeepSeek-R1-Zero 首先产生推理过程，然后是最终答案。我们故意将我们的约束限制在这个结构格式上，避免任何内容特定的偏见——例如，要求反思性推理或促进特定问题解决策略——以确保我们能够准确观察模型在 RL 过程中的自然发展。

表 1 | DeepSeek-R1-Zero 的模板。prompt 将在训练期间被特定的推理问题替换。

2.2.4. DeepSeek-R1-Zero 的性能、自我进化过程和顿悟时刻

DeepSeek-R1-Zero 的性能 图 2 描绘了 DeepSeek-R1-Zero 在 AIME 2024 基准测试上的性能轨迹，贯穿整个 RL 训练过程。如图所示，DeepSeek-R1-Zero 随着 RL 训练的推进，表现出稳定且一致的性能提升。值得注意的是，AIME 2024 上的平均 pass@1 分数显示出显著的提升，从最初的 15.6% 跳升至令人印象深刻的 71.0%，达到了与 OpenAI-o1-0912 相当的性能水平。这一显著提升突显了我们 RL 算法在优化模型性能方面的有效性。

图2 训练过程中DeepSeek-R1-Zero的AIME准确性。对于每个问题，我们采样16响应并计算总体平均准确性，以确保稳定评估。

表 2 提供了 DeepSeek-R1-Zero 与 OpenAI 的 o1-0912 模型在各种推理相关基准测试上的比较分析。研究结果揭示了 RL 赋予了 DeepSeek-R1-Zero 在无需任何监督微调数据的情况下获得强大的推理能力。这是一个值得注意的成就，因为它突出了模型通过 RL 单独学习和泛化的能力。此外，通过应用多数投票，DeepSeek-R1-Zero 的性能可以进一步增强。例如，在 AIME 基准测试中使用多数投票时，DeepSeek-R1-Zero 的性能从 71.0% 上升到 86.7%，从而超过了 OpenAI-o1-0912 的性能。DeepSeek-R1-Zero 能够在有和没有多数投票的情况下都实现如此具有竞争力的性能，突出了其强大的基础能力及其在推理任务中进一步发展的潜力。

表2 DeepSeek-R1-Zero和OpenAI O1在推理相关的基准比较。

DeepSeek-R1-Zero 的自我进化过程 DeepSeek-R1-Zero 的自我进化过程是 RL 如何驱动模型自主提升其推理能力的一个引人入胜的展示。通过直接从基础模型开始 RL，我们可以密切监视模型的进展，而不受监督微调阶段的影响。这种方法为我们提供了一个清晰的视角，以观察模型随时间的演变，特别是在其处理复杂推理任务的能力方面。

如图 3 所示，DeepSeek-R1-Zero 在训练过程中的思考时间显示出一致的提升。这一提升并非外部调整的结果，而是模型内部的自然发展。DeepSeek-R1-Zero 自然地获得了通过扩展测试时计算来解决日益复杂的推理任务的能力。这种计算范围从生成数百到数千个推理标记，允许模型更深入地探索和完善其思考过程。

图3 DeepSeek-R1-Zero在RL期间训练集的平均响应长度过程。 DeepSeek-R1-Zero自然学会了以更多的思考时间来解决推理任务。

这一自我进化过程中最引人注目的方面之一是，随着测试时计算的增加，自然出现了复杂的行为。例如，反思——模型重新审视和重新评估其先前步骤——以及探索解决问题的替代方法等行为自然产生。这些行为并非明确编程，而是模型与强化学习环境互动的结果。这种自然发展显著增强了 DeepSeek-R1-Zero 的推理能力，使其能够以更高的效率和准确性处理更具挑战性的任务。

DeepSeek-R1-Zero 的顿悟时刻 在 DeepSeek-R1-Zero 的训练过程中，观察到的一个特别有趣的现像是“顿悟时刻”。这一时刻，如表 3 所示，发生在模型的中间版本中。在这个阶段，DeepSeek-R1-Zero 学会为问题分配更多的思考时间，通过重新评估其初始方法。这种行为不仅是模型推理能力增长的证明，也是强化学习如何导致意外且复杂结果的一个迷人例子。

表3 DeepSeek-R1-Zero的中间版本的一个有趣的“ AHA时刻”。这模型学会使用拟人化音调重新考虑。这对我们来说也是一个aha的时刻使我们能够见证强化学习的能力和美观。

这一时刻不仅是模型的“顿悟时刻”，也是观察其行为的研究人员的“顿悟时刻”。它强调了强化学习的力量和美丽：我们不是明确地教导模型如何解决问题，而是简单地提供正确的激励，它自主地发展出先进的问题解决策略。“顿悟时刻” 作为对模型和研究人员的提醒，展示了 RL 解锁人工系统中新智能水平的潜力，为未来更自主和适应性的模型铺平了道路。

DeepSeek-R1-Zero 的缺点 尽管 DeepSeek-R1-Zero 展示了强大的推理能力和自主发展意外且强大的推理行为，但它面临几个问题。例如，DeepSeek-R1-Zero 在可读性和语言混用方面存在挑战。为了使推理过程更易于阅读并与开放社区共享，我们探索了 DeepSeek-R1，一种使用 RL 与人类友好型冷启动数据的方法。

2.3. DeepSeek-R1：带冷启动的强化学习

受到 DeepSeek-R1-Zero 有希望的结果的启发，自然会产生两个问题：1) 通过加入少量高质量数据作为冷启动，是否可以进一步提高推理性能或加速收敛？2) 如何训练一个用户友好的模型，该模型不仅产生清晰连贯的思维链（CoT），还展示出强大的通用能力？为了解决这些问题，我们设计了一个训练 DeepSeek-R1 的流程。该流程包括四个阶段，如下所述。

2.3.1. 冷启动

与 DeepSeek-R1-Zero 不同，为了避免从基础模型开始的 RL 训练的早期不稳定冷启动阶段，对于 DeepSeek-R1，我们构建并收集少量长 CoT 数据来微调模型作为初始 RL 演员。为了收集此类数据，我们探索了几种方法：使用长 CoT 作为示例的少样本提示，直接提示模型生成带有反思和验证的详细答案，收集 DeepSeek-R1-Zero 的可读格式输出，并通过人类标注者的后处理完善结果。

在本工作中，我们收集了数千条冷启动数据，以微调 DeepSeek-V3-Base 作为 RL 的起点。与 DeepSeek-R1-Zero 相比，冷启动数据的优点包括：

• 可读性：DeepSeek-R1-Zero 的一个关键限制是其内容通常不适合阅读。响应可能混用多种语言或缺乏突出显示答案的 markdown 格式供用户使用。相比之下，在创建 DeepSeek-R1 的冷启动数据时，我们设计了一个可读的模式，包括在每个响应的末尾添加摘要，并过滤掉对读者不友好的响应。在这里，我们定义输出格式为 |special_token|<reasoning_process>|special_token|<summary>，其中推理过程是查询的 CoT，摘要用于总结推理结果。

• 潜力：通过仔细设计带有冷启动数据的模式并加入人类先验，我们观察到与 DeepSeek-R1-Zero 相比更好的性能。我们相信迭代训练是推理模型的更好方式。

2.3.2. 推理导向的强化学习

在用冷启动数据微调 DeepSeek-V3-Base 后，我们应用与 DeepSeek-R1-Zero 中相同的大型强化学习训练过程。这一阶段专注于增强模型的推理能力，特别是在涉及明确定义问题和清晰解决方案的推理密集型任务中，如编码、数学、科学和逻辑推理。在训练过程中，我们观察到 CoT 经常出现语言混用，特别是当 RL 提示涉及多种语言时。为了解决语言混用问题，我们在 RL 训练期间引入了语言一致性奖励，该奖励计算为 CoT 中目标语言单词的比例。尽管消融实验表明这种对齐会导致模型性能略有下降，但该奖励与人类偏好一致，使其更易于阅读。最后，我们将推理任务的准确性奖励和语言一致性奖励直接相加，形成最终奖励。然后我们在推理任务上对微调后的模型进行 RL 训练，直到收敛。

2.3.3. 拒绝采样和监督微调

当推理导向的 RL 收敛时，我们利用由此产生的检查点为下一轮收集监督微调（SFT）数据。与主要关注推理的初始冷启动数据不同，这一阶段结合了其他领域的数据，以增强模型在写作、角色扮演和其他通用任务中的能力。具体来说，我们按照以下方式生成数据并微调模型。

推理数据 我们策划推理提示，并通过从上述 RL 训练的检查点进行拒绝采样来生成推理轨迹。在前一阶段，我们只包括可以使用基于规则的奖励进行评估的数据。然而，在这一阶段，我们通过加入一些使用生成式奖励模型的数据来扩展数据集，通过将真实值和模型预测输入 DeepSeek-V3 进行判断。此外，由于模型输出有时混乱且难以阅读，我们过滤掉了带有混用语言、长段落和代码块的思维链。对于每个提示，我们采样多个响应并仅保留正确的响应。总共，我们收集了大约 600k 推理相关训练样本。

非推理数据 对于非推理数据，如写作、事实问答、自我认知和翻译，我们采用 DeepSeek-V3 流程并重用 DeepSeek-V3 的部分 SFT 数据集。对于某些非推理任务，我们通过提示 DeepSeek-V3 生成潜在的思维链，然后回答问题。然而，对于更简单的查询，如“你好”，我们不提供 CoT 响应。最终，我们收集了大约 200k 与推理无关的训练样本。

我们使用上述策划的数据集对 DeepSeek-V3-Base 进行了两个周期的微调，该数据集包含大约 800k 样本。

2.3.4. 所有场景的强化学习

为了进一步使模型与人类偏好对齐，我们实施了一个次要的强化学习阶段，旨在提高模型的帮助性和无害性，同时完善其推理能力。具体来说，我们使用组合的奖励信号和多样化的提示分布来训练模型。对于推理数据，我们遵循 DeepSeek-R1-Zero 中概述的方法，使用基于规则的奖励来指导数学、编码和逻辑推理领域的学习过程。对于通用数据，我们求助于奖励模型来捕捉复杂且微妙场景中的人类偏好。我们基于 DeepSeek-V3 流程，并采用类似的偏好对和训练提示分布。对于帮助性，我们仅关注最终摘要，确保评估强调响应对用户的实用性和相关性，同时尽量减少对底层推理过程的干扰。对于无害性，我们评估模型的整个响应，包括推理过程和摘要，以识别和减轻在生成过程中可能出现的任何潜在风险、偏见或有害内容。最终，奖励信号和多样化数据分布的整合使我们能够训练一个在推理方面表现出色的模型，同时优先考虑帮助性和无害性。

2.4. 蒸馏：赋予小模型推理能力

为了使更高效的小模型具备像 DeepSeek-R1 那样的推理能力，我们直接使用 DeepSeek-R1 生成的 800k 样本对开源模型如 Qwen（Qwen, 2024b）和 Llama（AI@Meta, 2024）进行微调。我们的发现表明，这种直接的蒸馏方法显著增强了小模型的推理能力。我们在这里使用的基础模型是 Qwen2.5-Math-1.5B、Qwen2.5-Math-7B、Qwen2.514B、Qwen2.5-32B、Llama-3.1-8B 和 Llama-3.3-70B-Instruct。我们选择 Llama-3.3 是因为其推理能力略优于 Llama-3.1。

对于蒸馏模型，我们仅应用 SFT，不包括 RL 阶段，尽管加入 RL 可以显著提升模型性能。我们这里的主要目标是证明蒸馏技术的有效性，将 RL 阶段的探索留给更广泛的研究社区。

3. 实验

基准测试 我们在 MMLU（Hendrycks et al., 2020）、MMLU-Redux（Gema et al., 2024）、MMLU-Pro（Wang et al., 2024）、C-Eval（Huang et al., 2023）和 CMMLU（Li et al., 2023）、IFEval（Zhou et al., 2023）、FRAMES（Krishna et al., 2024）、GPQA Diamond（Rein et al., 2023）、SimpleQA（OpenAI, 2024c）、C-SimpleQA（He et al., 2024）、SWE-Bench Verified（OpenAI, 2024d）、Aider 1、LiveCodeBench（Jain et al., 2024）（2024-08 – 2025-01）、Codeforces 2、中国国家高中数学奥林匹克（CNMO 2024）3 和美国邀请数学考试 2024（AIME 2024）（MAA, 2024）上评估模型。除了标准基准测试外，我们还使用 LLMs 作为评委对模型进行开放式生成任务评估。具体来说，我们遵循 AlpacaEval 2.0（Dubois et al., 2024）和 Arena-Hard（Li et al., 2024）的原始配置，这些配置使用 GPT-4-Turbo-1106 作为评委进行成对比较。在这里，我们只向评估提供最终摘要，以避免长度偏差。对于蒸馏模型，我们在 AIME 2024、MATH-500、GPQA Diamond、Codeforces 和 LiveCodeBench 上报告代表性结果。

评估提示 按照 DeepSeek-V3 的设置，标准基准测试如 MMLU、DROP、GPQA Diamond 和 SimpleQA 使用 simpleevals 框架中的提示进行评估。对于 MMLU-Redux，我们采用 Zero-Eval 提示格式（Lin, 2024）进行零样本设置。就 MMLU-Pro、C-Eval 和 CLUE-WSC 而言，由于原始提示是少样本的，我们稍微修改了提示，使其成为零样本设置。CoT 在少样本中可能会损害 DeepSeek-R1 的性能。其他数据集遵循其原始评估协议，并使用其创建者提供的默认提示。对于代码和数学基准测试，HumanEval-Mul 数据集涵盖了八种主流编程语言（Python、Java、C++、C#、JavaScript、TypeScript、PHP 和 Bash）。LiveCodeBench 上的模型性能评估使用 CoT 格式，数据收集时间为 2024 年 8 月至 2025 年 1 月。Codeforces 数据集使用来自 10 场 Div.2 比赛的问题以及专家制作的测试用例进行评估，之后计算预期评分和参赛者的百分比。SWE-Bench 验证结果是通过无代理框架（Xia et al., 2024）获得的。AIDER 相关基准测试是使用“diff”格式进行测量的。DeepSeek-R1 的输出在每个基准测试中被限制在最多 32,768 个标记。

基线 我们对几个强大的基线进行了全面评估，包括 DeepSeek-V3、Claude-Sonnet-3.5-1022、GPT-4o-0513、OpenAI-o1-mini 和 OpenAI-o1-1217。由于在大陆中国访问 OpenAI-o1-1217 API 很困难，我们根据官方报告报告其性能。对于蒸馏模型，我们还比较了开源模型 QwQ-32B-Preview（Qwen, 2024a）。

评估设置 我们将模型的最大生成长度设置为 32,768 个标记。我们发现，使用贪婪解码来评估长输出推理模型会导致更高的重复率和不同检查点之间的显著变异性。因此，我们默认使用 pass@k 评估（Chen et al., 2021），并使用非零温度报告 pass@1。具体来说，我们使用采样温度为 0.6 和 top-p 值为 0.95 生成 k 响应（通常在 4 到 64 之间，具体取决于测试集大小）对于每个问题。然后计算 pass@1 为

其中表示第 𝑖 个响应的正确性。这种方法提供了更可靠的性能估计。对于 AIME 2024，我们还使用 64 个样本报告共识（多数投票）结果（Wang et al., 2022），记为 cons@64。

3.1. DeepSeek-R1 评估

表4 DeepSeek-R1与其他代表性模型之间的比较。 

对于教育导向的知识基准测试，如 MMLU、MMLU-Pro 和 GPQA Diamond，DeepSeek-R1 展示了比 DeepSeek-V3 更优越的性能。这一改进主要归功于在 STEM 相关问题上通过大规模强化学习实现的显著准确性提升。此外，DeepSeek-R1 在 FRAMES 上表现出色，这是一个依赖长上下文的 QA 任务，展示了其强大的文档分析能力。这突显了推理模型在 AI 驱动的搜索和数据分析任务中的潜力。在事实基准测试 SimpleQA 上，DeepSeek-R1 超越了 DeepSeek-V3，展示了其处理基于事实的查询的能力。一个类似的趋势是 OpenAI-o1 在该基准测试上超过了 GPT-4o。然而，DeepSeek-R1 在中文 SimpleQA 基准测试上的表现不如 DeepSeek-V3，主要原因是其在经过安全 RL 后倾向于拒绝回答某些查询。如果没有安全 RL，DeepSeek-R1 可以实现超过 70% 的准确率。

DeepSeek-R1 在 IF-Eval 上也取得了令人印象深刻的结果，这是一个旨在评估模型遵循格式指令能力的基准测试。这些改进可以与在最终阶段的监督微调（SFT）和 RL 训练中加入指令遵循数据联系起来。此外，在 AlpacaEval2.0 和 ArenaHard 上观察到了显著的表现，表明 DeepSeek-R1 在写作任务和开放域问答方面的优势。其显著优于 DeepSeek-V3 的表现突显了大规模 RL 的泛化优势，这不仅提升了推理能力，还提高了在不同领域的表现。此外，DeepSeek-R1 生成的摘要长度是简洁的，在 ArenaHard 上平均为 689 个标记，在 AlpacaEval 2.0 上为 2,218 个字符。这表明 DeepSeek-R1 避免了在基于 GPT 的评估中引入长度偏差，进一步巩固了其在多个任务中的稳健性。

在数学任务上，DeepSeek-R1 展示了与 OpenAI-o1-1217 相当的性能，超过了其他模型一大截。在编码算法任务上，如 LiveCodeBench 和 Codeforces，以推理为导向的模型主导了这些基准测试。在工程导向的编码任务上，OpenAI-o1-1217 在 Aider 上超过了 DeepSeek-R1，但在 SWE Verified 上实现了相当的性能。我们相信 DeepSeek-R1 的工程性能将在下一个版本中得到改善，因为目前相关 RL 训练数据的数量仍然非常有限。

3.2. 蒸馏模型评估

如表 5 所示，仅通过蒸馏 DeepSeek-R1 的输出，高效的 DeepSeek-R1-7B（即 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B，以下类似地缩写）在所有基准测试上都优于非推理模型，如 GPT-4o-0513。DeepSeek-R1-14B 超越了 QwQ-32B-Preview 在所有评估指标上的表现，而 DeepSeek-R1-32B 和 DeepSeek-R1-70B 在大多数基准测试上显著超过了 o1-mini。这些结果证明了蒸馏的强大潜力。此外，我们发现对这些蒸馏模型应用 RL 会带来显著的进一步收益。我们相信这值得进一步探索，因此这里只呈现了简单 SFT 蒸馏模型的结果。

表5 DeepSeek-R1蒸馏模型和其他可比模型的比较与推理有关的基准。 

4. 讨论

4.1. 蒸馏与强化学习

在第 3.2 节中，我们可以看到通过蒸馏 DeepSeek-R1，小模型可以取得令人印象深刻的结果。然而，还有一个问题：模型是否可以通过本文讨论的大规模 RL 训练而不进行蒸馏来实现相当的性能？

为了回答这个问题，我们在 Qwen-32B-Base 上进行了大规模 RL 训练，使用数学、编码和 STEM 数据，训练了超过 10K 步，得到了 DeepSeek-R1-Zero-Qwen-32B。实验结果如表 6 所示，表明经过大规模 RL 训练的 32B 基础模型在性能上与 QwQ-32B-Preview 相当。然而，从 DeepSeek-R1 蒸馏出来的 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 在所有基准测试上的表现都显著优于 DeepSeek-R1-Zero-Qwen-32B。

表6 在与推理有关的基准测试中比较蒸馏和RL模型。 

因此，我们可以得出两个结论：首先，将更强大的模型蒸馏到较小的模型中可以取得出色的结果，而较小的模型依赖于本文提到的大规模 RL 训练，需要巨大的计算能力，甚至可能无法达到蒸馏的性能。其次，尽管蒸馏策略既经济又有效，但要超越智能的边界，可能仍然需要更强大的基础模型和更大规模的强化学习。

4.2. 未成功的尝试

在开发 DeepSeek-R1 的早期阶段，我们也遇到了失败和挫折。我们在这里分享我们的失败经验，以提供见解，但这并不意味着这些方法无法开发有效的推理模型。

过程奖励模型（PRM）PRM 是一种合理的方法，可以指导模型朝着解决推理任务的更好方法发展（Lightman et al., 2023; Uesato et al., 2022; Wang et al., 2023）。然而，在实践中，PRM 有三个主要限制，可能会阻碍其最终成功。首先，明确定义一般推理中的细粒度步骤是具有挑战性的。其次，确定当前中间步骤是否正确是一项艰巨的任务。使用模型进行自动化注释可能无法获得满意的结果，而手动注释不利于扩大规模。第三，一旦引入基于模型的 PRM，不可避免地会导致奖励黑客攻击（Gao et al., 2022），重新训练奖励模型需要额外的训练资源，并且它使整个训练流程复杂化。总之，尽管 PRM 展示了在对模型生成的前 N 个响应进行重排或协助引导搜索方面的良好能力（Snell et al., 2024），但与其在大规模强化学习过程中引入的额外计算开销相比，其优势是有限的。

蒙特卡洛树搜索（MCTS）受到 AlphaGo（Silver et al., 2017b）和 AlphaZero（Silver et al., 2017a）的启发，我们探索了使用蒙特卡洛树搜索（MCTS）来增强测试时计算的可扩展性。这种方法涉及将答案分解成较小的部分，以便模型可以系统地探索解决方案空间。为了实现这一点，我们提示模型生成多个标签，这些标签对应于搜索所需的具体推理步骤。对于训练，我们首先使用收集到的提示通过 MCTS 找到答案，该过程由预训练的价值模型指导。随后，我们使用由此产生的问答对来训练演员模型和价值模型，迭代地完善该过程。

然而，当扩大训练规模时，这种方法遇到了几个挑战。首先，与棋类游戏的搜索空间相对较好定义不同，标记生成呈现出指数级更大的搜索空间。为了解决这个问题，我们为每个节点设置了最大扩展限制，但这可能导致模型陷入局部最优。其次，价值模型直接影响生成的质量，因为它指导搜索过程的每一步。训练一个细粒度的价值模型本质上是困难的，这使得模型难以迭代改进。尽管 AlphaGo 的核心成功依赖于训练一个价值模型来逐步提高其性能，但在我们的设置中复制这一原则被证明是困难的，这是由于标记生成的复杂性。

总之，尽管 MCTS 在与预训练的价值模型配对时可以在推理期间提高性能，但通过自我搜索迭代提高模型性能仍然是一个重大挑战。

5. 结论、限制和未来工作

在本工作中，我们分享了我们通过强化学习增强模型推理能力的旅程。DeepSeek-R1-Zero 代表了一种纯 RL 方法，不依赖于冷启动数据，实现了各种任务上的强大性能。DeepSeek-R1 更加强大，利用冷启动数据和迭代 RL 微调。最终，DeepSeek-R1 在一系列任务上实现了与 OpenAI-o1-1217 相当的性能。

我们进一步探索将推理能力蒸馏到小密集模型。我们使用 DeepSeek-R1 作为教师模型生成 800K 训练样本，并微调了几个小密集模型。结果很有希望：DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 在数学基准测试上超过了 GPT-4o 和 Claude-3.5-Sonnet，AIME 上达到 28.9%，MATH 上达到 83.9%。其他密集模型也取得了令人印象深刻的结果，显著优于基于相同底层检查点的其他指令微调模型。

在未来，我们计划在以下方向上进行 DeepSeek-R1 的研究：

• 通用能力：目前，DeepSeek-R1 在诸如函数调用、多轮、复杂角色扮演和 JSON 输出等任务上的能力不如 DeepSeek-V3。展望未来，我们计划探索如何利用长 CoT 来增强这些领域中的任务。

• 语言混用：DeepSeek-R1 目前针对中文和英文进行了优化，这可能导致在处理其他语言的查询时出现语言混用问题。例如，即使查询不是英文或中文，DeepSeek-R1 也可能使用英文进行推理和响应。我们将在未来的更新中解决这一限制。

• 提示工程：在评估 DeepSeek-R1 时，我们观察到它对提示很敏感。少样本提示始终会降低其性能。因此，我们建议用户直接描述问题，并使用零样本设置指定输出格式，以获得最佳结果。

• 软件工程任务：由于长评估时间影响了 RL 过程的效率，大规模 RL 尚未在软件工程任务中广泛应用。因此，DeepSeek-R1 在软件工程基准测试上的表现并未比 DeepSeek-V3 有巨大提升。未来版本将通过在软件工程数据上实施拒绝采样或在 RL 过程中加入异步评估来提高效率，从而解决这一问题。