技术突破 - 公司通过纯强化学习框架显著提升大语言模型推理能力 减少对人工标注依赖[5] - 引入组相对策略优化算法 仅依据最终答案正确与否给予奖励 而非模仿人类推理路径[6] - 模型自然涌现自我反思 自我验证及生成长推理链条等高级行为 在数学测试中生成数百至数千token反复推敲问题[7] 性能表现 - 美国数学邀请赛准确率从15.6%跃升至77.9% 使用自洽解码后达86.7% 超越人类平均水平[7] - 在数学解题 编程竞赛及STEM领域研究生水平问题上表现优于传统训练方式[5] - 多阶段优化后不仅在硬核任务表现突出 在写作问答等通用任务展现流畅性和一致性[7] 成本优势 - 模型推理成本仅29.4万美元 基础模型训练开销约600万美元 远低于国外巨头[6] - 相比OpenAI训练GPT-4的1亿美元成本 实现数量级降低[6] - 低成本高推理能力突破源于算法创新和团队培养理念[6][9] 行业影响 - 打破资金即壁垒的行业共识 将AI发展主动权交还科学创新[10] - 开启全球AI推理革命 多国应用该方法论改善现有大语言模型[10] - 推动行业竞争从数据算力军备竞赛转向算法智慧创新竞赛[11] 研发背景 - 创始人梁文锋拥有浙江大学信息与通信工程硕士背景 专注机器视觉与量化交易领域[8] - 2013年创办幻方科技 2023年转向通用人工智能领域创立DeepSeek[8] - 核心团队由应届毕业生和年轻人才组成 坚持能力为先的自主培养模式[9]