开创RL加持下强推理慢思考范式新边界 ➢ 得益于强大的推理能力与长文本思考能力，DeepSeek R1在复杂任务上表现卓越，成为开源领域的又 一里程碑，标志着开源社区在与闭源大模型（如 OpenAI o1 系列）的竞争中迈出了关键性一步。 ➢ DeepSeek-R1 在数学代码任务上表现突出 ➢ Deepseek R1在AIME2024上获得了79.8%的成绩，略高于OpenAI-o1-1217。在MATH-500上，获得97 217。在MATH-500上，获得97.3% 的惊人成绩，表现与OpenAI-o1-1217相当。 ➢ 在编码相关的任务中表现出专家水平，在 Codeforces上获得了2029 Elo评级，在竞赛中表现 优于96.3%的人类参与者 ➢ DeepSeek-R1 在知识类问答上推动科学探索边界： ➢ MMLU \ MMLU-Pro \ GPQA Diamond 等 STEM- related related 榜单上取得良好表现 ➢ R1 展现出强推理模型在 AI-Driven Research 的潜力 ➢ 在长文本依赖任务如 FRAMEs 和 事实性推断任务 Simple-QA上表现突出 5 回顾：Pre-Training Scaling Law ➢ Pre-Training Scaling Laws: 预训练模型上广泛观察到的现象，协调了计算量C、模 型参数量N和数据大小D之间的关系

M6 模型的参数量达 10 万亿。 3.1 大模型的概 念 训练数据量大 计算资源需求高 参数数量庞大 大模型的设计和训练旨在提供更强大、 更准确的模型性能 ， 以应对更复杂、 更庞大的数据集或任务。 大模型通常能够学习 到 更细微的模式和规律 ，具有更强的泛化能力和表达能力 学习能力强 大模型可以从大量的数据中学习， 并利用学到的知识和模式来提供 更精准的答案和预测 。这使得它 大模型具有更强的上下文理解能 力 ，能够理解更复杂的语意和语 境 。这使得它们能够产生更准确、 更连贯的回答 可迁移性高 学习到的知识和能力可以在不同 的任务和领域中迁移和应用 。 这 意味着一次训练就可以将模 型应 用于多种任务，无需重新 训练 语言生成能力 大模型可以生成更自然 、更流 利 的语言，减少了生成输出时 呈现 的错误或令人困惑的问题 3.1 大模型的概 念 3 这类模型通过在大规模图 像数据上进行训练， 可 以实现各种视觉任务 ， 如图像分类 、 目标检测 、 图像分割 、姿态估计 、人脸识别等 。代表性产品 包括 VIT 系列 （ Google ） 、文心 UFO 、华为盘古 CV 、 INTERN （商汤）等 3.4 大模型的分 类 通用大模型 L0 是指可以在多个领域和任务上通用 的大模型 。 它们利用大算力、使 用 海量的开放数据与具有巨量参

法，构 建预测模型，通过分析大量用户数据和市场趋势，洞 察市场需求，预测未来趋势，精准定位产品的设计与 迭代方向。 • 优化研发流程管理：基于当前项目状态和历史数据建 立预测模型，预测每项任务的完成时间，并评估整个 项目的完成时间，有助于提前发现潜在延迟风险，让 团队合理分配时间和其他资源，保证项目按时或提前 完成。 • 自动化代码编写与优化：AI 编程助手利用深度学习 算法和 在生产计划和排程方面，AI 算法可以优化生产计划 和排程，最大程度地减少产线空闲时间，提高产品交 付准时率。 在生产资源分配方面，通过深度学习和大数据分析， AI 系统能够根据实时数据预测生产任务，自动调整 生产参数，并合理地分配人力、设备、物料等生产资 源，提高资源利用率，确保生产线始终保持在最佳工 作状态，提高生产效率。 在生产过程监控和优化方面，AI 算法通过分析生产 线上的各种运行状态反馈数据和工艺参数，能够预 Model），是指具有大量参数和复杂结构的机器学习模型，能够处 理海量数据、完成各种复杂的任务，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。大模型通常包括大语言模型 (LLM)、视觉 大模型 (CV)、多模态大模型等各种类型。 大模型通过训练海量数据来学习复杂的模式和特征，具有更强大的泛化能力，可以对未见过的数据做出准确的预测，能够处 理更加复杂的任务和数据。 展开来讲，大模型技术有以下几项基本特征： 1. 普遍基于

了突破性平衡： 技术黑话翻译： ⚫ MoE 混合专家系统：像医院分诊台，遇到数学题自动转接“数学博士”，写诗转接 “文学教授” ⚫ MLA 多头潜在注意力：让 AI 像章鱼同时处理多任务，普通电脑也能流畅运行 ⚫ DualPipe 通信技术：优化 AI“脑细胞”之间的协作效率，响应速度提升 50% 2.功能模块：你的私人 AI 军团 DeepSeek 通过三大功 获取路径： 1.微信搜索"DeepSeek"公众号 2.后台发送关键词【小程序】获取专属链接 ⚫ 优势：无需注册，微信一键登录，适合快速查询天气、新闻等简单任务 ⚫ 限制：高峰期可能响应延迟，建议复杂任务切换至 APP 或网页版 ④电脑版（专业场景必备） 下载安装： 1.访问官网选择 Windows/macOS/Linux 版本 2.解压安装包后按向导完成部署（建议默认路径）

Restricted Distribution 下一代 AI 技术 Mamba 、空间智能 等 算力 x 数据 x 思 考 模 型 效 果 低成本完美对标 OpenAI O1 ，突破精确语义理解及复杂推理任务 DeepSeek-V3 是一款 MoE 模型，总参数量 671B ，激活参数量 37B ，采用 2048 张 H800 （节点内 NVLink ，节点间 IB ，非超节点架构） 在 14.8T token 架构创新 工程奇迹 开源生态 4 Huawei Proprietary - Restricted Distribution DeepSeek R1: 在 Reasoning 任务达到了世界水平（ OpenAI- o1 ） 以 2 阶段 SFT+2 阶段 RL 完成，从而解决 R1-Zero 可读性差、 多种 语言混合问题 本次开源同时发布了 6 个基于 DeepSeek-R1 级框盒、框框组网，适用于大规模及超大规模集群 3 、 AI 任 务信 息 任务、通信域 … 1 、控制器获取网络拓扑， 下 发路径 信息 2 、 AI 任 务调 度 以全部通信关系和拓扑信息作为输入 通过算法计算出最优结果，实现 AI 参数面全网负载均衡 算网协同 • 网络级负载均衡：独家 NSLB 算法， 算网协 同 调度，多任务节点非连续组网情况下，通信 带宽 提升 20% 、模型性能提升

， 部分限时免费 ，涵盖文本生成等功能。 • 百度智能云： 千帆 Model Builder 全面支持 DeepSeek - R1/V3 调用 ，且限时免费 ，其模型在百科知 识、 数学推理等任务表现突出。 • 英伟达： 可通过特定接口调用 DeepSeek - R1 671B 全量模型 ，获取 API Key 后能进行相关操作。 DeepSeek API 调 用 API 调用方 法