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DeepSeek 把R1论文又更新了60多页 ,V4呼之欲出了吧

2026-01-13 00:18:27
泉源:

猫眼影戏

作者:

海澜

手机审查

  猫眼影戏记者 蔡泽华 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3

作者 | 周一笑邮箱 | zhouyixiao@pingwest.com

1月4日 ,DeepSeek在arXiv上更新了R1论文。

没有官宣 ,没有推文 ,只是版本号从v1酿成了v2。但翻开PDF的人都会发明一个转变 ,页数从22页膨胀到了86页 ,文件巨细从928KB涨到1562KB。

新增内容包括完整的训练管线拆解、20多个评测基准的详细数据、以及长达数十页的手艺附录 ,近乎重写的大手术。

时间点也有些玄妙。1月20日是R1宣布一周年 ,再往后推一个月 ,2月17日是夏历春节 ,而DeepSeek有在春节前放大招的古板 ,去年的V3和R1都是在春节窗口期宣布的。

一篇“旧”论文的大更新 ,会是新行动的前奏吗?要回覆这个问题 ,我们先来看看这86页里究竟写了什么。

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一篇论文的“三生三世”

要明确这次更新的意义 ,需要先回首R1论文的完整旅程。

2025年1月20日 ,22页预印本宣布。DeepSeek在arXiv宣布R1论文 ,焦点结论是:纯强化学习可以让大模子自己“学会”推理 ,不需要人类标注的头脑链数据。论文开源、模子开源、要领开源 ,直接引爆全球AI社区。

2025年9月17日 ,R1论文登上Nature封面 ,梁文锋署名通讯作者。这是全球首个通过顶级学术期刊偕行评审的主流大模子 ,8位专家审稿 ,逐条质疑 ,逐条回应。审稿人关注的问题包括 ,R1是否使用了OpenAI模子的输出来训练(即“蒸馏”质疑)、训练数据的详细泉源、以及清静性细节。DeepSeek在回应中明确否定了蒸馏指控 ,并首次果真了训练本钱 ,从V3-Base训练到R1 ,只花了29.4万美元。

Nature为此专门撰写社论 ,指出主流大模子公司宣布模子时通常不经由自力评审 ,“这一空缺随着Nature揭晓DeepSeek-R1的细节而改变”。

2026年1月4日 ,86页完整版上线。最新版本把Nature版的手艺细节同步回arXiv。Dev1、Dev2、Dev3训练阶段的完整拆解、扩展后的评测数据、以及附录A-F的手艺文档 ,现在免费向所有人开放。

期刊揭晓后同步更新预印本 ,在学术界是通例操作。但从22页扩到86页、内容量翻近四倍 ,这种幅度的更新相当有数。某种水平上 ,DeepSeek把一篇论文做成了一份手艺全书 ,它想让所有人都能复现R1 ,而不但是读懂R1。

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新增了什么?拆解64页“增量”

训练“黑箱”翻开:Dev1、Dev2、Dev3首次曝光

原版论文对训练历程的形貌相当榨取:冷启动SFT → 强化学习 → 最终SFT ,三步走完 ,细节从略。新版则把这个管线彻底拆开 ,引入了三其中心检查点:Dev1、Dev2、Dev3。

R1完整训练管线

Dev1是冷启动阶段的产品。模子在这个阶段学会了听话(指令遵照能力大幅提升) ,但价钱是推理能力反而下滑。论文披露的数据显示 ,Dev1在AIME数学竞赛上的体现比基座模子还要差。

Dev2专门用来“抢救”推理能力。这个阶段只做reasoning-oriented RL ,把数学和代码能力拉回来 ,同时坚持住指令遵照的水平。

Dev3是最终打磨。通过拒绝采样天生高质量数据 ,再做一轮SFT ,让模子在推理使命和通用使命上都能稳固输出。

这套先教规则、再练内功、最后调形态的三段式流程 ,诠释了一个许多人体贴的问题 ,为什么R1既能做长链推理 ,又不会像R1-Zero那样输出杂乱、中英混杂。

从5个benchmark到20+:评估系统周全扩展

原版论文的评测集中在几个焦点指标 ,AIME数学竞赛、Codeforces编程、MATH数据集。新版大幅扩展了评测规模 ,涵盖MMLU、MMLU-Pro、DROP、GPQA Diamond、IFEval、Arena-Hard、SWE-bench Verified、LiveCodeBench等20多个基准。

R1-Zero训练曲线:准确率从15.6%涨到77.9% ,凌驾人类水平(绿色虚线)

更值得关注的是人类baseline的引入。新版论文直接把R1的AIME效果和人类参赛者的平均分放在一起较量。R1-Zero在训练历程中 ,pass@1从15.6%一起涨到71.0% ,使用大都投票后抵达86.7% ,凌驾了人类平均水平。

这种和人比的评测方法 ,比纯粹刷榜更能说明问题。

RL炼丹手册:附录A-F中的“秘笈”

关于想复现R1的研究者来说 ,新增的附录可能是最有价值的部分。

附录A详解了GRPO(Group Relative Policy Optimization)的实现细节 ,包括学习率、KL系数、采样温度等要害超参数。附录B-F则笼罩了奖励函数设计、数据结构战略、评测细节等。原版论文的"要领论"色彩浓重 ,新版则更像一本操作手册 ,参数写死、流程写清、坑也标出来。

正如一篇手艺解读所说 ,与原版聚焦高层要领论和效果差别 ,新版的附录为任何想相识模子事情原理的人提供了完整透明的指南。

被写进论文的失败实验

新版论文尚有一个容易被忽略的章节:Unsuccessful Attempts(失败的实验)。

DeepSeek坦承 ,他们试过MCTS(蒙特卡洛树搜索)和PRM(历程奖励模子)m这两条蹊径是已往一年业界最热门的研究偏向 ,不少顶级实验室都在重注押宝。效果是:走欠亨 ,至少在通用推理使命上走欠亨。

论文的诠释是 ,这类要领对“办法颗粒度”要求太高 ,适合数学证实这种每一步都能清晰验证的场景 ,但很难泛化到更开放的推理使命。这和开发者社区的讨论不约而同 ,PRM和MCTS可能会限制强化学习的探索空间 ,只适合那些界线清晰的问题。

把失败写进论文 ,在学术界并不有数 ,但在工业界主导的大模子研究中相当少见。某种水平上 ,DeepSeek帮整个行业做了一次祛魅 ,巨头们死磕的偏向 ,未必是对的偏向。

从22页到86页 ,DeepSeek补上的是可复现性。这也引出了一个问题 ,为什么选择在这个时间点做这件事?

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为什么是现在?

期刊揭晓后把内容同步回预印本 ,学术界司空见惯。但R1的这次的论文更新 ,照旧有几个值得玩味的地方。

首先是时间节点。1月4日论文更新 ,1月20日R1宣布一周年 ,2月17日夏历春节 ,三个日期串在一起 ,很难不让人遐想。去年V3和R1都是在春节窗口期宣布的 ,DeepSeek似乎形成了某种“年货”古板。X上已经有不少人在问:“我们会很快听到鲸鱼的新闻吗?”

其次是更新自己的变态。大大都论文宣布后就不再改动 ,最多修修勘误。一次性补上60多页 ,把内部积累的实现细节、消融实验、甚至失败实验所有果真 ,这在追求护城河的AI行业相当少见。

怎么明确这种“变态”?一种解读是这些手艺对DeepSeek的目今研究已经不再组成竞争优势 ,他们已经转向了更新的偏向。连系1月1日刚宣布的mHC架构论文 ,下一代模子的轮廓似乎正在浮现。

另一种解读是防御性的开源战略 ,把一年前的手艺细节彻底果真 ,使其酿成公共知识 ,可以避免竞争敌手将类似手艺申请专利或构建壁垒。与其让R1的手艺在闭源竞争中被逐渐稀释 ,不如自动释放 ,拉高整个开源社区的水位。

尚有一个容易被忽略的细节是作者名单。论文用星号标注已去职职员 ,但在100多位孝顺者中只有5位带星号 ,18位焦点作者一年后所有还在。更有意思的是 ,一位一经带星号的研究员这次星号消逝了 ,似乎重新回到了团队。焦点班底险些零流失 ,在人才争取白热化的AI行业也相当有数。

回看已往一年 ,DeepSeek的节奏始终是先发论文 ,再发模子。V3论文详解了MoE架构和MLA注重力机制 ,R1论文拆解了纯RL训练框架 ,mHC论文优化训练稳固性问题。每一篇都不是事后总结 ,而是提前铺路。这次86页的更新 ,某种意义上也是同样的逻辑 ,在下一个大行动之前 ,把上一个阶段的手艺债彻底清完。

至于谁人“大行动”是什么、什么时间来 ,谜底或许很快会揭晓。

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责编:王国宪

审核:科普曼

责编:余辰

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