DeepSeek R1 深度剖析：从 MoE 架构、原生 CoT，到大规模强化学习与蒸馏

1. 引言与背景

在近两年，大语言模型领域的更新迭代速度令人瞩目，从各种 GPT 系列、Claude 系列到开源的 LLaMa、Qwen 以及 DeepSeek 系列等纷纷崭露头角。一个核心趋势在于：

当我们需要让模型不仅“通晓”各类文本信息，而且能做多步逻辑推理、数学推导、编程验证时，传统的纯文本/对话式训练往往不足以覆盖深层次的推理能力；
于是，Chain-of-Thought (CoT) 的提出与“推理可解释”的浪潮应运而生；
在此基础上，人们还在思考如何让模型在后期训练阶段（即后续微调或 Post-Training）中，引入强化学习 (RL) 机制，让模型在自博弈中对于难度更高的数学、编程、科学分析不断精进。

DeepSeek R1 正是这样一种聚焦在“深度推理”的开源系列。根据官方论文《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》，DeepSeek 团队继承了他们前几代模型 (DeepSeek-Vx) 的经验，在强推理场景上做了如下创新：

采用 MOE (Mixture of Experts) 架构。 相比传统 Dense 模型，在大规模参数量级下，MOE 可以更好地分配计算资源，让不同“专家”模块精准处理特定类型任务，减少冗余计算。
原生 CoT 集成。 不需要在推理时刻外部强行插入提示，而是在模型训练过程中就让其内化“先思考、再回答”的模式，提升推理可读性、正确性和可解释性。
强化学习 (RL) 结合冷启动 (少量 SFT + 无监督预训练)。 通过 GRPO (Group Relative Policy Optimization) 等策略，逐步让模型学会在数学、编程等可自动评分的场景中提高准确度，并结合对格式、语言一致性等的奖励做细化对齐。
知识蒸馏到小模型。 在论文里，团队还展示了如何将 R1 学到的强推理范式传递到像 Qwen、Llama 等更小的 Dense 模型，从而让它们也能在推理任务上获得显著提升。

以下章节将详细介绍这些点，并结合原论文的内容与一些常见的大模型（如 GPT o1 系列）进行比较。

2. DeepSeek R1 在原论文中的主要内容与定位

根据论文中列出的章节、实验与论述，可以提炼出 DeepSeek R1 的几个关键信息：

DeepSeek-R1-Zero：表示直接对 Base 模型进行大规模强化学习 (RL) 而不先做 SFT 冷启动，用以探索“纯强化学习”就能带来多强的推理能力；
DeepSeek-R1：在 R1-Zero 的基础上，加入部分冷启动数据（有限的人工标注或来自上一代模型的优质 CoT），再结合多阶段 RL，让模型在可读性、通用性上更优；
Distillation：为了解决大参数量推理时的高成本，论文中展示了如何蒸馏出不同规模的 Dense 模型 (如 7B、14B、32B、70B) 等，并取得与原生大型模型相比并不算太差的推理表现；
对比实验：在像 AIME 2024 (数学)、Codeforces (编程)、GPQA Diamond (通用 QA) 等测试上，DeepSeek R1 的分数对比 OpenAI-o1-mini、OpenAI-o1-1217 等具有参考意义。

论文还详细提到 RL 过程中遇到的挑战、奖励函数设计，以及“自进化”的思维过程如何自然涌现等，非常值得细读。

3. MOE 架构：原理、优势与在 DeepSeek R1 中的应用

3.1 MOE 基本概念

Mixture of Experts (MOE)：在深度学习中，尤其在极大规模网络中，通过将模型划分为多个“专家”模块 (Experts) 的方式，可以让系统根据输入特征动态选择合适的专家进行推理，而无需激活所有参数。

在文本生成/推理场景中，通常使用一个门控机制 (Gate Network) 或路由器 (Router) 读取输入后打分，决定输入需要经过哪些专家。
这样就能减少无关专家的计算，也能提高某些专家对其特定领域数据的专用能力。

3.2 Dense 模型与 MOE 的对比

Dense 模型：

所有参数完全稠密连接，在推理阶段对每一个 Token 全部计算一遍；
优点：实现和部署比较成熟，不需要额外路由逻辑；
缺点：模型越大，推理开销线性上升，许多不必要的参数被冗余使用。

MOE 模型：

由若干专家网络拼成，每次推理只会激活少量专家；
优点：在大规模参数量级下，可以极大缓解计算负担，且每个专家能“专才化”；
缺点：需要在实现层面解决路由器、负载均衡、跨节点通信等复杂性。此外，部分场景若路由器无法良好学习，也可能出现性能下降。

3.3 MOE 在 DeepSeek R1 中的具体实现与优势

论文里并没有对 MOE 的所有底层实现细节进行过多篇幅展开，但可以肯定的是，DeepSeek R1 选择 MOE，主要是看中在数理推理的负载下能充分利用局部专家进行高效计算。同时，路由器也能逐渐学到“某些问题更适合某些专家”这样的经验。

当面对数学问题，可能更多地调用那些在强化学习阶段针对数值运算频繁更新过的专家；
当面对编程问题，则可能调用编程语言理解、API 记忆方面更突出的专家；
最终的多轮微调与 RL 会让路由器公布出一种动态最优路由策略。

MOE 这种“见多识广”又能“术业有专攻”的特质，对 DeepSeek R1 中最重要的理念正是：我们要让大模型在定制化推理场景中继续保持深度与广度，而非一味增加 Dense 参数量。

4. 原生 Chain-of-Thought (CoT)：对比、特性及在 DeepSeek R1 中的作用

4.1 CoT 基础回顾

Chain-of-Thought (CoT) 是指模型在输出最后答案之前，会以自然语言的形式生成思路或推理链，使得结果对于人类更具可解释性。例如，在做一道数学题时，模型并不仅仅输出最后的数字，而是像人类自己做题一样，先写下计算/推导过程。早期在 GPT-3.5 等模型上，我们常用提示“Let’s break down the problem step by step”来诱导 CoT 出现。

4.2 DeepSeek R1 中的原生 CoT 机制

DeepSeek R1 与许多需要手动 Prompt 的大模型不同之处，在于它在训练阶段就内置了 CoT 的输出格式。

论文中描述，其 RL 过程有一条固定模板：
这样做的好处是：
- 无论用户是否在 Prompt 中要求，DeepSeek R1 都会在内部把推理思路写到标签里。
- 在对问题进行自动化评估时，也能方便地把与分离，分别施加不同奖励（例如只在栏比对正确率）。
- 标签不一定被“隐藏”，这取决于具体对话接口如何渲染。DeepSeek R1 并没有强制隐藏它，但有些应用场景可能默认不把这部分显示给最终用户，以免“暴露内部思维。”

4.3 关于 GPT o1 与 DeepSeek R1 的 CoT 比较

论文中提及 DeepSeek R1 与 GPT o1 在多项推理基准上互有胜负，因此二者在 CoT 的支持上也有很多共同点与区别。需要注意的是：

GPT o1 系列（OpenAI-o1-mini、OpenAI-o1-1217 等）本身就是在后续 RLHF 与相关机制里进一步加强了 CoT 的展现。它在内部实际上也是“原生地”就掌握了链接式推理，很多情况下不需要额外提示也能输出思维过程。
DeepSeek R1 之所以强调 “原生 CoT”，主要想突出它在后期的 RL 策略和评估奖励都遭到了结构化的约束（使用 … + … 这样的格式），所以对推理过程的质量与一致性更可控，也更具可读性。

因此，两者并不存在“只有在 Prompt 强行请求才有 CoT”与“完全无 CoT Prompt 需求”这样的绝对划分，而是都具备 CoT 产生“原生化”的能力。但 DeepSeek R1 在论文所述的训练流程中，确实更清晰地将思考过程与答案拆分为结构，让 RL 环节能够对两部分分别打分（格式奖励与正确性奖励），这也可能是它在某些推理数据集上表现优异的原因之一。

5. 大规模强化学习 (RL) 与冷启动方法

5.1 为什么需要 RL：局限与动机

在大模型后期微调 (Post-Training) 中，最直接的思路往往是有监督微调 (SFT)，即收集大量配对数据（问题与答案），让模型直接学习。但是对于高难度推理任务，比如奥数、复杂编程题，人工标注的成本巨大，且不易规模化。

同时，在很多情形下 (如编程题) 可以用自动化脚本测试正确性，这渐渐给了研究者灵感：可否让模型自发生成多个候选答案，并用脚本打分，然后根据得分优选或更新策略？
这就是强化学习 (RL) 在大模型推理领域的大致思路：让模型自己“尝试”不同解答策略，环境通过自动判分或偏好对比来反馈奖励，从而逐渐提升模型质量。

5.2 冷启动(SFT + 无监督预训练)在 DeepSeek R1 中的作用

论文中提到一个分支：DeepSeek-R1-Zero，就是从无任何 SFT 的Base 模型开始，直接用 RL 做大规模训练。

虽然这样的做法也能显著提升推理表现，但往往会引起初始阶段混乱输出问题，如语言混杂、不可读等。
因此，DeepSeek R1 正式版本会先做一个小规模高质量的 SFT（冷启动），让模型初步具备可读、基本准确的 CoT，然后再进行大规模 RL。这样能缩短模型收敛时间，也避免过多无效探索。

5.3 强化学习核心算法 GRPO 释义

GRPO (Group Relative Policy Optimization) 与 PPO、RLHF 具有相似之处，但它摒弃了传统需要大规模价值网络 (Critic) 的范式，改为在同一个问题上采样多条回答，彼此做相对比较：

假设对某个问题 q，采样了 G 个回答：o1, o2, …, oG；
给每个回答打出奖励 ri（可能包含正确性、格式得分等），接着计算标准分型的优势函数 Ai；
在训练新策略时，只看这些回答的相对排名（谁好谁差），不用像传统 PPO 那样用一个单独的价值网络去预测状态价值，减少了大量参数与不稳定因素；
同时，GRPO 也会在损失中加入 KL 惩罚，避免更新过猛导致策略崩溃。

5.4 奖励设计：正确性、格式、语言一致性等

在 DeepSeek R1 论文里，对奖励函数的设计有如下重点：

正确性奖励：对数学题看答案是否正确，对编程题可用编译与单测来判定。
格式奖励：必须按 … 和 … 输出，如果缺失或混乱则减分。
语言一致性：如果指定需要英文/中文，就以一定策略统计中的语言，语言杂糅严重则扣分。这点在 DeepSeek-R1-Zero 经常出现，如出现“英文+中日韩字符杂糅”的写法。
部分对齐奖励：用于惩罚可能不安全或明显侮辱性的回答。

5.5 多阶段迭代：从推理能力到全场景对齐

为兼顾通用能力，论文中提到在 RL 近乎收敛后，会再采集一批语料（包括生成正确答案的推理数据），再做一次 SFT，合并如写作、角色扮演等非推理数据集，以防只剩下“会做题，不会对话”这种极端状态。然后进行第二轮 RL，对全场景进行调优。

最终得到的 DeepSeek R1 兼具强推理力与通用对话处理能力，达成了在各种 benchmark 上高分的结果。

6. DeepSeek R1 与 GPT o1 系列的区别与比较

6.1 GPT o1 系列简述

GPT o1（如 OpenAI-o1-mini、OpenAI-o1-1217 等）同样是基于 Transformer 并在后期强化学习 (RLHF) 过程中引入思维链结构。实际使用时，不少用户在 Prompt 中会加 “Show your detailed reasoning” 之类的话语，模型便可输出 CoT，但这并不代表 GPT o1 缺乏原生思维链——它同样拥有内在的推理 Token 产生能力，只是策略不同，往往默认简化输出。
在许多官方或三方报告中，OpenAI-o1 模型在数学、编程题都有很强表现，不少对比文章也把它作为“深度推理”系大模型的典型代表。

6.2 DeepSeek R1 如何定位

如前所述，DeepSeek R1 面向“强化推理”这一主题做了大规模尝试，从论文中可以看出他们的出发点是：

是否能在没有大量人工标注的情况下，用 RL 直接挖掘出数学、编程推理的能力？
MOE 架构是否能在大模型推理中保持高效且不损失通用性？
如何保证在长链推理时可读性不被损耗甚至变得更好？

6.3 关键差异与同源点

架构层面
- GPT o1：大多是 Dense 架构；
- DeepSeek R1：采用 MOE，借助路由器管理专家集。
思维链
- GPT o1：本身自成 CoT，但通常要在 Prompt 或 RLHF 模型中提供一定暗示才会极力输出；
- DeepSeek R1：从训练模板就硬性要求 …，所以思维链始终存在。
RL 训练
- GPT o1：RLHF，也用人类偏好标注/安全审核做对比；
- DeepSeek R1：更多依靠自动可判分任务（数学、编程等）的正确性奖励，辅以对格式、语言、对齐的约束。

6.4 结合原论文中的基准对比

论文给出了 DeepSeek R1 与 OpenAI-o1-mini、OpenAI-o1-1217 等多个基准的比较。在数学考试 AIME 2024、MATH-500 等上，DeepSeek R1 的 Pass@1 指标能与 o1-1217 相当，甚至略微超过；在编程挑战 (Codeforces Rating) 上，它也达到 2029，接近 o1-1217 的 2061。
当然，GPT o1 也有自己的强项，在一些更广谱的自然对话、创意写作等领域成绩领先，这符合两者的产品定位差异。

7. 知识蒸馏：让小模型继承 R1 的推理能力

7.1 蒸馏动机与原论文中的实验

深度学习模型越大，推理时的硬件要求与延迟就越高。面向生产环境或移动端应用，不少开发者希望使用中小尺度 (7B~30B 级别) 的模型即可完成复杂推理。
论文披露，DeepSeek R1 的推理能力可以通过知识蒸馏传递到 Qwen、Llama 等更小 Dense 模型上：

先让 R1 针对大量推理题（数学、编程等可判分）、或者问答场景输出和；
筛选出逻辑正确且可读性高的样本；
用这些高质量数据来 Fine-Tune 小模型，使得它们也能模拟 R1 的推理风格和正确率表现。

7.2 蒸馏流程与数据筛选

在论文里，具体做法可概括为：

选定一批任务 (如 80 万条)，让 DeepSeek R1 多次推理产生回答；
通过自动判分(编程测试、数学验证) 或部分“生成-对比”方法过滤错误回答；
将合格的样本组成 (prompt, think, answer) 三元组；
Fine-Tune 小模型 (Qwen-7B, 14B, 32B, 或 Llama-8B, 70B 等)；
最后在相同测试集上评估它们与 R1 的差距。

实验结果显示，被蒸馏的小模型在数学、编程题上获得了明显提升，比如 Qwen-32B Distill 版能比原生 Qwen-32B 在 AIME、MATH 的正确率高出十几个点，甚至超过一些商业大模型的表现。

7.3 Dense 小模型在推理场景下的收益与局限

收益：部署成本大幅降低，使用 GPU 数量、显存占用、功耗都更可控；在很多普通场景（包括中等难度数学、基础算法）已足以满足需求；
局限：依然无法与真正大型的 MOE 或 Dense 模型全面匹敌，特别在极难题目、长链思维甚至多语言混合的复杂局面下，小模型往往很难保持同等水平。

总体而言，蒸馏为研究社区和工业界提供了一种实用路径：通过大模型先把“难题”思考透，再把效果迁移给小模型，实现 80% 的性能却仅需 20% 的算力与部署成本。

8. 更深入的技术探讨：MOE 路由器、RL 收敛、安全与可解释性

8.1 MOE 路由器的难点与解决方案

MOE 架构的诟病之一就是部署复杂度。一个简单的路由方式是：根据每个 Token 的隐层表示，选择若干专家 ID 并派发过去。但在实际训练中，数据流需要跨 GPU / TPU 节点，如何均衡负载、避免热点专家过度拥塞，都需要专业的系统工程。

论文中并未过多谈到 DeepSeek 团队如何具体实现负载均衡，但暗示他们做了大量工程层面的优化，使得 RL 过程可以在海量训练样本下顺利完成。
如果路由器学得比较偏颇，比如总是给特定专家过多请求，就会造成梯度不稳定、训练不收敛，也需要一些正则化或门控熵 (Entropy) 约束来分散流量。

8.2 RL 过程中的自适应控制

收敛性与防止随机崩溃

对于一个有数百亿参数的模型，还要进行 RL 更新，这在算力与算法稳定性上都很具挑战。论文提到 DeepSeek R1 采用分阶段学习率衰减、策略回溯 (Policy Reset) 等手段来防止模型在中后期因为学习率波动或数据分布变化而严重退化。

Reward Hacking

当奖励函数单一或不够严格时，模型可能“钻空子”（Reward Hacking）。举例来说，如果只根据编程题的成功率打分，模型也许会倾向于生成超长代码、包含多种写法尝试，以碰撞测试点，这虽然也可能成功，但不一定符合人类可读性或最佳实践。

DeepSeek 团队针对这种状况，也在论文里说明他们强调了格式和语言一致性的惩罚逻辑，以逼迫模型在正确性与可读性之间进行平衡。

8.3 大模型的安全性与可解释性思考

任何大模型一旦输出了长链思考过程，就可能无意中泄露某些启发式信息或者冒犯性内容。论文中谈到 R1 也做了安全性评估，通过对某些有害回答给予极低或负面奖励，力图使模型在公共场景中保持低风险。

对比 GPT o1：后者有自己的一整套对齐(Alignment)策略，也同样面临安全性平衡的问题。
DeepSeek R1 的可解释性相对好一些，因为标记的输出能让你看到一些推理分支，你可以追踪模型何时在走偏，但也要付出更多上下文 Token 成本与可能的机密暴露风险。

DeepSeek_R1 下载