什么是DeepSeek-R1蒸馏模型？

来源：菜鸟下载 | 更新时间：2025-06-03 AI合集 AI文章合集

deepseek在推出deepseek-v3后，又发布了革命性的模型deepseek-r1，这个模型在多个基准测试中超越

deepseek在推出deepseek-v3后，又发布了革命性的模型deepseek-r1，这个模型在多个基准测试中超越了openai的sota推理模型openai-o1，引起了广泛关注。

除了DeepSeek-R1，该团队还发布了其他多个模型，包括：

DeepSeek-R1-Zero：DeepSeek-R1的原始版本，虽然容易犯错，但更具创意。DeepSeek-R1-Distill-Qwen系列：包括1.5B、7B、14B和32B版本。DeepSeek-R1-Distill-Lama系列：包括8B和70B版本。

本文将详细探讨这六个蒸馏模型。

什么是蒸馏？在机器学习（ML）中，模型蒸馏是一种将知识从大型复杂模型（教师模型）转移到较小、更简单模型（学生模型）的技术。目标是创建一个较小的模型，保留较大模型的大部分性能，同时在计算资源、内存使用和推理速度方面更高效。这对于在资源受限的环境（如移动设备或边缘计算系统）中部署模型尤为有用。

您可以在下面的帖子中了解整个过程：

什么是DeepSeek-R1蒸馏模型？DeepSeek-R1蒸馏模型是通过蒸馏过程创建的较大DeepSeek-R1模型的更小、更高效版本。蒸馏涉及将更大、更强大的模型（在本例中为DeepSeek-R1）的知识和推理能力转移到更小的模型中。这使得较小的模型在推理任务上实现了有竞争力的性能，同时计算效率更高，部署更容易。

由于DeepSeek-R1模型拥有671B个参数，无法在消费级设备上运行，因此推出了蒸馏模型。

蒸馏的目的：蒸馏的目标是使DeepSeek-R1等大型模型的推理能力能够被更小、更高效的模型所利用。这对于有限的计算资源特别有用，但仍然需要高推理性能。蒸馏模型旨在保留DeepSeek-R1发现的强大推理模式，即使它们的参数较少。考虑到DeepSeek-V3的巨大体积，普通用户难以使用，因此这次发布了蒸馏版本。

蒸馏过程：蒸馏模型是通过使用DeepSeek-R1生成的800000个推理数据样本对较小的基础模型（如Qwen和Llama系列）进行微调而创建的。蒸馏过程涉及对推理数据的监督微调（SFT），但不包括额外的强化学习（RL）阶段。这使得该过程对于较小的模型来说更高效、更容易实现。

蒸馏模型变体：本文开源了基于不同规模的Qwen和Llama架构的几个蒸馏模型。这些变体包括：DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B、DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B、DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B。

蒸馏模型的性能：经过提炼的模型在推理基准测试中取得了令人印象深刻的结果，通常优于GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet等较大的非推理模型。例如：

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B在AIME 2024上达到了55.5%的Pass@1，超越了QwQ-32B预览版（最先进的开源模型）。DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B在AIME 2024上达到了72.6%的Pass@1，在MATH-500上达到了94.3%的Pass@1，其表现明显优于其他开源模型。DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B在AIME 2024上达到了70.0%的Pass@1，在MATH-500上达到了94.5%的Pass@1，创造了密集模型的新纪录。

蒸馏模型的优点：效率：蒸馏模型比原始DeepSeek-R1更小，计算效率更高，使其更容易在资源受限的环境中部署。推理能力：尽管尺寸较小，但由于DeepSeek-R1传递的知识，提取的模型保留了很强的推理能力。开源可用性：经过提炼的模型是开源的，允许研究人员和开发人员在各种应用程序中使用和构建它们。

与RL训练模型的比较：本文将蒸馏模型与使用大规模RL训练的模型（例如DeepSeek-R1-Zero-Qwen-32B）进行了比较，发现蒸馏通常会以较低的计算成本产生更好的性能。例如，在推理基准测试中，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B的表现优于DeepSeek-R2-Zero-Qwen-34B，这表明对于较小的模型来说，蒸馏是一种更经济、更有效的方法。