DeepSeek-R1 和 DeepSeek-R1-Zero 都是 DeepSeek 团队推出的大模型，它们的核心目标是提升推理能力，特别是在数学、代码和复杂问题解决方面。但它们的训练方式和特点有很大不同。简单来说，DeepSeek-R1 是一个更成熟、更实用的版本，而 DeepSeek-R1-Zero 是一个探索性的“纯强化学习”模型。
1. 训练方式不同
- DeepSeek-R1-Zero：完全依靠 强化学习（RL） 进行训练，没有经过 监督微调（SFT）。这种方式让模型自己探索推理方法，但也带来了一些问题，比如容易生成 重复内容、可读性差、语言混杂。
- DeepSeek-R1：在强化学习之前，先加入了冷启动数据进行微调（SFT），让模型从一开始就具备基础的语言和推理能力，之后再用强化学习优化推理能力。这样可以减少 R1-Zero 版本的缺点，提高回答质量和可读性。
2. 推理能力不同
- DeepSeek-R1-Zero：展现了惊人的推理能力，例如 自我验证、反思 和 生成更长的推理链（CoT），但因为没有预训练微调，容易输出冗长、重复或者结构混乱的答案。
- DeepSeek-R1：在 R1-Zero 的基础上，通过额外的训练步骤优化了推理质量，避免重复、提高可读性，并且能更好地对齐人类偏好。
3. 模型的稳定性
- DeepSeek-R1-Zero：由于完全依赖 RL 训练，它的回答可能会 不稳定，有时候会输出奇怪的推理链，甚至在某些任务上表现欠佳。
- DeepSeek-R1：经过额外的数据微调和强化学习调整，模型更加稳定，生成的内容更可靠，也更加符合人类的理解方式。
4. 开源与适用性
- DeepSeek-R1-Zero：作为一种实验性的研究成果，主要用于研究强化学习对推理能力的影响，是 首个纯 RL 训练的开源推理大模型。
- DeepSeek-R1：作为更完善的版本，性能已经接近 OpenAI-o1 级别，更适合 实际应用，比如数学解题、编程、复杂逻辑推理等任务。
总结
| 特性 | DeepSeek-R1-Zero | DeepSeek-R1 |
|---|---|---|
| 训练方式 | 纯强化学习（无 SFT） | 冷启动 + 强化学习 |
| 推理能力 | 自主探索，可能超强，但不稳定 | 推理强大，且稳定可读 |
| 语言表达 | 容易重复，可能语言混杂 | 语句更流畅，避免重复 |
| 稳定性 | 可能出现逻辑混乱 | 经过优化，更稳定 |
| 适用场景 | 研究 RL 对推理的影响 | 实际推理任务，如数学、编程 |
如果你想研究强化学习如何影响大模型推理能力，可以看看 DeepSeek-R1-Zero。但如果你想要一个 更稳定、可用性更高的推理大模型，DeepSeek-R1 显然是更好的选择。
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