​​DeepSeek-R1是由中国深度求索（DeepSeek）公司研发的开源推理模型，专注于数学、代码和自然语言推理任务，性能对标OpenAI o1，且完全开源并采用MIT许可协议。​​其核心亮点包括：​​强化学习驱动的自主推理能力​​、​​长链推理与模型蒸馏技术​​、​​低成本高效训练​​，以及​​开源社区赋能​​。

1. ​​技术架构与训练方法​​
   DeepSeek-R1基于6710亿参数的混合专家模型（MoE），动态激活16个专家网络，仅需少量监督微调数据即可通过强化学习（如GRPO算法）自主提升推理能力。其训练分为两阶段：预训练（4.8T token多语言数据）和强化学习微调，通过三层奖励系统（准确性、格式、语言）避免奖励黑客攻击。

2. ​​性能与创新​​
   在AIME 2024数学竞赛中达到79.8%准确率，Codeforces Elo评分2029分，接近人类专家水平。其突破性在于​​纯强化学习训练的R1-Zero变体​​，无需人工标注即可发现多步骤规划等推理技能，而蒸馏后的1.5B-70B小模型成本仅为GPT-4o的1/100。

3. ​​应用与生态​​
   模型已集成至英伟达NIM微服务、百度搜索、快手等平台，适用于智能客服、代码生成等场景。开源权重和6个蒸馏模型（如70B版本）进一步降低AI应用门槛，推动开发者生态发展。

​​总结​​：DeepSeek-R1以开源、高性能和低成本重构了推理模型的竞争格局，其技术路径为AI自主学习和社区协作提供了新范式。