DeepSeek vs. Openaai：Ki-Wet Racen暴露了中国的R1，只是副本还是战略杰作？

Konrad Wolfenstein

10 个月前

不仅仅是模仿者？DeepSeek R1 和 R1 Zero 与 OpenAI o1 对比——人工智能技术的全球对比——图片来源：Xpert.Digital

策略还是运气？DeepSeek R1 与 OpenAI 的 o1 之间的竞争成为焦点——焦点报道

科技巨头之争：DeepSeek 对阵 OpenAI——谁将主导人工智能的未来？

多年来，中美两国一直是全球科技发展的中心。尤其是在人工智能（AI）领域，一场激烈的竞争正在进行，大型科技公司和新兴创业公司都在寻求创新解决方案。在此背景下，中国人工智能初创公司DeepSeek和美国公司OpenAI备受关注。DeepSeek近期发布了两款卓越的人工智能模型：DeepSeek R1（基础版称为“R1”）和DeepSeek R1 Zero（通常也称为“R1-Zero”）；而美国公司OpenAI则推出了其o1模型及其小型版本o1 mini。许多观察人士都在思考，DeepSeek R1和R1 Zero模型仅仅是对美国技术的偶然模仿，还是旨在推动中国人工智能产业走向巅峰的精心策划的战略。

本文深入探讨了DeepSeek和OpenAI人工智能系统的异同。此外，文章还分析了强化学习在DeepSeek R1 Zero和R1中的应用，并探讨了其对下一代人工智能模型的潜在益处。本文篇幅超过2000字，力求提供全面概述和深入分析。同时，文章力求呈现可靠信息，避免纯粹的推测，而是着重于可验证的趋势、已确立的技术数据以及人工智能领域的权威观点。

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人工智能领域的中国与美国：DeepSeek R1（R1 Zero）和 OpenAI o1（o1 mini）真的有那么不同吗？

人工智能领域的全球竞争

近年来，中美在人工智能领域的竞争显著加剧。观察人士经常将两国描述为在人工智能这一未来技术领域展开一场名副其实的领军竞赛。这种竞争加剧源于以下几个因素。首先，两国决策者都认为人工智能具有在未来几十年内确保创新领先地位的潜力。其次，各大科技公司都认识到人工智能解决方案蕴含的巨大经济效益。第三，中美两国都制定了推进人工智能研究的全面战略。

在中国，人工智能多年来一直被视为国家现代化进程的关键组成部分和“国际竞争力的关键”。政府通过各种项目和资金支持初创企业和研究机构，以推动人工智能技术的发展。相比之下，美国则依赖自由市场的力量，谷歌、微软、Meta和OpenAI等大型成熟企业以及众多小型企业竞相从投资者那里获得大量资金，以推进机器学习、神经网络和自然语言处理（NLP）技术的发展。

DeepSeek 和 OpenAI 概览

作为一家来自中国的后起之秀，DeepSeek 已成为全球人工智能领域的一颗“隐藏的宝石”。这家人工智能初创公司虽然不如一些中国主流科技公司那样广为人知，但由于其在短时间内开发出高质量的大型语言模型（LLM），已在专家圈内引起了广泛关注。DeepSeek R1 和 DeepSeek R1 Zero 便是其中的两款代表。另一方面，总部位于加利福尼亚的 OpenAI 是一家以其人工智能模型享誉全球的公司，并已获得早期认可。凭借 o1 及其小型版本 o1 mini，OpenAI 展现了其对高质量和可扩展人工智能系统的专注。

DeepSeek 的 R1 和 R1 Zero 模型最近取得了与 OpenAI 的 o1 mini 和更强大的 o1 模型相媲美的基准测试结果。在创新往往由知名美国公司主导的行业中，中国公司 DeepSeek 突然成为一股不容忽视的力量。一些分析人士质疑 DeepSeek 在多大程度上受到了美国方法的启发，以及它仅仅是复制了策略，还是真正引入了新的思维方式。

DeepSeek R1 和 R1 Zero 的技术基础

1. DeepSeek-R1-Zero：无需人工监督的强化学习

DeepSeek-R1-Zero模型之所以备受关注，是因为该模型完全依赖于强化学习（RL），无需事先获取人工反馈或传统的监督式微调。这种方法被认为非常独特，因为大多数先进的人工智能应用至少在某些阶段都依赖于人工标注的数据或来自真实世界测试的反馈。

DeepSeek-R1-Zero 采用了一种不同的方法。该模型旨在培养识别复杂大型关系并独立改进的能力。通过持续运用真实世界的反馈，R1-Zero 已掌握了在推理领域尤为重要的特定技能。这些技能包括：

自我检查：在给出最终答案之前，模型会检查自己的中间步骤（其“内部独白”），以发现错误。
反思：该模型不会直接给出单一答案，而是反思不同的答案选项，类似于一个人权衡各种可能的解决方案的方式。
生成长链思路：R1-Zero 表明，即使对于复杂的任务，它也能生成中间步骤，并在解决方案中灵活地使用这些步骤。

在人工智能研究领域，自我监控并在遇到瓶颈时重新启动的能力被认为是未来取得突破的关键。问题越复杂，组织思维过程和纠正错误方法的能力就越重要。

2. DeepSeek-R1：强化学习与经典微调的结合

姊妹模型 DeepSeek-R1 将强化学习的潜力与更传统的监督式微调方法相结合。这种策略背后的逻辑是，虽然强化学习可以产生特别有创意和巧妙的解决方案，但在可理解性和相关性方面，它有时难以满足人类的期望。为了弥补这一不足，DeepSeek 的开发者还实现了利用人类反馈和精心挑选的训练数据的微调方法。

根据内部测试和多个公开基准测试结果，DeepSeek-R1 在多个方面均表现出色。这些方面包括：

数学：AIME 的平均准确率为 79.8%，MATH-500 的平均准确率为 97.3%。
编程：在 Codeforces 等编程竞赛中，该模型的表现优于约 96.3% 的其他参赛者。
常识：DeepSeek-R1 在这方面表现出色，MMLU 得分 90.8%，GPQA Diamond 得分 71.5%。

DeepSeek-R1 性价比更高，却在许多领域都取得了卓越的成果，这引起了观察人士的关注。“这是否预示着人工智能新时代的到来，在这个时代，初创公司将挑战资金雄厚的美国巨头？”一些评论员提出了这样的疑问。

OpenAI 的 o1：背景、理念和成就

OpenAI 自创立之初便致力于开发“安全且对人类有益的人工智能”。这一指导原则体现在其诸多决策中，例如强化学习与人类反馈相结合（RLHF）。其核心理念在于，模型通过与人类反馈提供者的互动进行学习，从而给出不仅形式上正确，而且易于理解、实用且符合伦理道德的答案。

RLHF旨在预防潜在问题，例如模型生成不当内容。然而，这需要额外的资源，因为维护和训练模型（包括人工审核和反馈流程）成本高昂。这些成本通常会体现在更高的订阅费或使用费上。例如，o1经常因其相对较高的API价格而受到批评，而其他供应商（例如DeepSeek）则提供了更低的准入门槛。

在性能测试方面，OpenAI 的 o1 被认为是一个功能强大的系统，适用于广泛的任务。从数学和编程到创意文本生成，o1 都反复展现了其卓越的性能。其“思维链推理”功能尤其为人称道，因为该模型能够将复杂问题分解为中间步骤，并提供高度精确的结果。例如，当有人提出一道数学应用题时，通常可以理解其解题思路。虽然该模型不会完全透明地展示每一个步骤，但它通常会提供一个循序渐进的论证，最终得出清晰易懂的解决方案。

两个系统的比较：DeepSeek-R1 与 o1

1. 性能差异

数学测试报告显示，DeepSeek-R1 在 AIME 测试中达到了 79.8% 的准确率，而 o1 的准确率则为 79.2%。虽然差距很小，但由于 DeepSeek 展现出的技术水平与 o1 相当甚至略胜一筹，因此会产生一定的心理影响。在编程测试中，DeepSeek-R1 在 Codeforces 测试中取得了约 96.3% 的准确率，而 o1 的准确率则略高于 96.6%。这一差距同样很小，但也表明这两个模型的性能水平相当。

2. 成本和可及性

关键在于成本结构的差异。OpenAI 的 o1 服务收费相对较高，而 DeepSeek-R1 的运营价格据称要低得多：“价格最多可降低 95%”。此类说法尚需实践验证，但如果成本优势属实，则可能成为 DeepSeek 的一项重大竞争优势。对于需要处理海量数据的企业客户而言，这一点尤为重要，因为他们会选择能够长期节省成本的解决方案。

此外，DeepSeek-R1 采用 MIT 许可证，允许免费使用和修改模型权重和输出。在越来越多的开发者和公司依赖开源软件的当下，这可能是一项决定性的优势。“对我们而言，开放意味着促进创新”，这是 DeepSeek 反复强调的理念。开源解决方案允许开发者直接访问代码、进行调整，并将模型集成到自己的项目中，而无需被迫进入封闭的生态系统。

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3. 特殊能力

DeepSeek-R1 和 o1 都以高级推理能力为特征。DeepSeek-R1 通过基于参考的推理 (RL) 发展出显著的自我反思能力，能够协调中间思维过程和“长链思维”。而 OpenAI 的 o1 则擅长链式思维推理，即能够创建循序渐进且逻辑清晰的解决方案路径。因此，这两个模型不仅能够立即呈现结果，还能在一定程度上解释其推理过程。这提高了输出结果的透明度和可信度。

DeepSeek-R1 Zero：专业化方向及展望

1. 重点关注强化学习

从某种意义上说，DeepSeek-R1 Zero 是 R1 模型的激进版本，因为它摒弃了传统的人工反馈。R1 部分依赖于监督式微调，而 R1-Zero 则完全依赖于真实世界的反馈。从人工智能研究的角度来看，这是一项令人兴奋的实验：“强化学习的潜力在这里被推向了极限，”一些观察人士表示。强化学习模拟了试错原理，模型会因正确的中间步骤或最终结果而获得奖励信号。

R1-Zero 的一个关键要素是它能够深思熟虑。如果某个问题被认为难度较高，模型会使用更多的计算周期来寻找合适的解决方案。虽然这种自适应计算方法可能会减慢模型的响应速度，但它往往能提高结果的质量。“慢一些，但更智能”是对它恰如其分的概括。

2. 挑战

然而，这种激进的强化学习方法也存在一些缺点。据称，DeepSeek-R1 Zero 有时会突然在不同语言之间切换，或者生成令用户感到困惑的输出。这种不受控制的语言切换可能是由于强化学习过程中的变体探索阶段造成的。此外，强化学习方法在实际应用场景中的长期表现仍不明朗，因为在实际应用中，容错性有时较低，监管要求也较高。

R1-Zero目前缺少高级对话功能、JSON输出和专用函数调用。这些功能对于将AI解决方案集成到业务环境中（例如，用于自动化流程）通常至关重要。DeepSeek已宣布计划逐步添加这些功能。然而，这些更新何时发布仍有待观察。

通过开源实现人工智能民主化？

DeepSeek不仅发布了其大型模型R1和R1-Zero，还公开了六个较小的衍生模型。这些模型的部分训练数据提取自大型模型。其目标是为全球人工智能开发者提供易于使用的工具，以便他们构建自己的人工智能项目。“我们希望人工智能革命惠及所有人，而不仅仅是大型企业或研究机构，”DeepSeek表示。

这些举措可能会真正改变人工智能领域的格局。如果强大的模型能够公开获取，初创公司和独立开发者就不需要与美国大型供应商签订昂贵的许可协议；相反，他们可以直接修改并部署自己版本的DeepSeek模型。一些专家认为，这为通过防止垄断和寡头垄断来促进人工智能领域真正的多样性和创新提供了契机。

这是模仿还是战略性内部研发？

东西方人工智能竞争中反复出现的一个问题是：中国究竟是在照搬美国的做法，还是真正在发展自己的技术？事实上，DeepSeek R1 和 R1 Zero 与 OpenAI 的 o1 在很多方面都存在相似之处。例如，两者都使用强化学习进行流程优化。将思维链融入多步骤任务的逻辑处理这一理念，早在西方研究中就已出现。因此，我们可以合理地推断，DeepSeek 也受益于这些洞见，并在某些方面采用了类似的范式。

然而，不应草率地将此类相似之处解读为抄袭或单纯模仿的证据。人工智能领域的研发是一个全球驱动的领域，新思想传播迅速。此外，科学出版物推动了整个领域的进步，使世界各地的研究人员能够基于同一基础开展工作。DeepSeek 完全有可能独立地改进了其强化学习方法，在某些基准测试中甚至超越了竞争对手。

竞争机遇与风险

由于其卓越的性能，DeepSeek R1 和 R1-Zero 吸引了投资者、研究机构和科技公司的关注。任何寻求高性价比、高性能且开放解决方案的人都很难忽视 DeepSeek。“很少有供应商能够提供如此高的性能，同时又保持如此高的开放性，”一些业内专家普遍认同这一观点。

然而，风险依然存在。一些潜在客户对采用“第一版”模型持谨慎态度，因为人工智能系统通常需要经过多次迭代才能达到市场成熟度。此外，DeepSeek能否保证其支持流程所需的稳定性和可靠性尚不明确，而这对于大型客户至关重要。关于保修、信誉、数据保护和安全性的问题也同样重要。尤其是在处理敏感数据时，技术性能固然重要，但人工智能解决方案是否满足国际公司的安全要求也同样关键。

伦理和地缘政治影响

中美在科技领域的地缘政治紧张局势正日益蔓延至人工智能领域。许多公司都在扪心自问：“在处理敏感数据和开发新型人工智能代理时，我们究竟该信任谁？”西方方面对中国的人工智能系统持怀疑态度，担心政府机构可能进行干预。反之，中国也对美国的主导地位以及专有系统中可能存在的后门有所顾虑。

这种冲突体现在DeepSeek究竟是真正意义上的独立创新，还是仅仅是“中国制造”的复制品这一问题上。如果能够证明DeepSeek R1和R1-Zero树立了新的质量标准，中国将拥有世界领先的人工智能系统之一，从地缘政治角度来看，这将象征着中国科技的快速崛起。反之，OpenAI的o1在美国的成功及其持续发展，则可能确保美国人工智能公司继续主导市场。

潜在应用场景

1. 科学研究和数学

DeepSeek-R1 和 o1 因其在数学问题上的出色表现而备受研究人员、学生和教育机构的关注。凭借在 AIME 和 MATH-500 等领域的高精度得分，这些模型适用于解决复杂的代数、几何和分析问题。它们还可以作为提取和概括科学文本的工具。

2. 编程和软件开发

这些模型在软件工程领域也大有裨益。DeepSeek-R1 和 o1 能够解析源代码，识别错误代码段，并提出优化建议。DeepSeek-R1 还集成了一项功能，允许直接在聊天界面中测试和渲染代码。这加快了开发周期，促进了快速迭代。因此，团队开发人员可以受益于虚拟代码导师提供的持续反馈。

3. 创意头脑风暴和内容创作

这两种模型都能通过生成创意、建议内容结构或协助撰写长篇文章来支持文本创作过程。这为文案撰稿人、记者和博主高效创作内容并不断引入新视角开辟了新的可能性。然而，批判性地评估输出结果而非盲目照搬仍然至关重要。

展望未来：DeepSeek 和 OpenAI 会重塑人工智能市场吗？

DeepSeek R1 和 R1-Zero 的进一步发展可能预示着全球人工智能模型将朝着功能强大、自主学习且只需少量人工干预的方向发展。对强化学习的日益重视反映了现代人工智能研究的总体方向。一旦这些模型在实际项目中证明其价值，其他公司很可能会效仿。

OpenAI方面则将力求保持甚至扩大其领先优势。该公司正在研发o1的升级版本，这些版本有望提供更精准的思维导图能力、更完善的对话界面和更强大的安全机制。随着越来越多的竞争对手涌入市场，降低成本在未来也可能发挥重要作用。

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创新与竞争之间的张力

不，DeepSeek及其R1和R1-Zero模型并非简单地复制美国技术，而是拥有自身的优势和方法。虽然不能完全排除战略性模仿的可能性，因为人工智能领域的研究成果通常是公开共享的，而且每个参与者都力求采用最新的方法，但将DeepSeek简单地归为“抄袭”未免过于片面。其展示的基准测试结果以及人工智能模型的开放性表明事实并非如此。

“我们正处于人工智能革命新阶段的开端”这句话在硅谷和中国创新中心都经常听到。这句话听起来很笼统，但它反映了一种真正的范式转变：在这场革命中，引领潮流的不再仅仅是那些大公司，还有众多初创企业和研究团队，他们正凭借创新理念和价格合理的解决方案改变着市场。DeepSeek R1 和 R1 Zero 就是这方面的典型例子，不容忽视。

当然，最终哪种模式会胜出，或者两者（以及其他竞争产品）是否会相互补充以形成全球人工智能生态系统，仍然是一个悬而未决的问题。如果开发者可以选择使用美国或中国的模型（甚至两者结合）来实现他们的项目，那么这种共存局面将有利于整体创新文化的形成。无论如何，模型的技术合理性和可靠性仍然至关重要。

有一点可以肯定：DeepSeek R1 和 R1 Zero 有望让更多用户能够使用高级模型，从而推动人工智能的普及。如果 DeepSeek 被证明是一款高质量且经济实惠的解决方案，那么其他供应商将面临更大的压力，不得不重新设计定价模式或提高透明度。另一方面，OpenAI 的 o1 被许多人视为质量、稳定性和社区支持方面的“黄金标准”。然而，批评者也表达了他们的担忧，认为 OpenAI 的解决方案价格不够亲民，灵活性也不足以满足所有应用场景的需求。

“人工智能发展中的巧合还是战略模仿？”——这个问题或许无法给出确切答案。更有可能的是，DeepSeek 和 OpenAI 都建立在共同的知识基础之上，并从类似的研究成果中汲取灵感。双方都贡献了自己的想法和创新，并力求在特定领域超越竞争对手。从长远来看，这种竞争对所有人都有益，因为它提高了标准，加速了技术进步，并降低了使用人工智能服务的成本。

中美人工智能竞赛还将继续，随之而来的问题是，老牌企业与新兴企业相比，未来发展前景如何。十年后谁将主导该领域，恐怕没有简单的答案。从地缘政治发展、经济形势到文化因素，诸多因素都会影响整体技术格局。今天雄心勃勃的初创公司，明天可能就成为人工智能领域的全球领军企业；而如今的行业领导者，明天或许就要面对强劲的挑战者。

有一点可以肯定：强化学习、开放许可、公平的定价结构以及透明地映射复杂思维过程的能力，是成功和创新的关键驱动力。那些能够将这些因素结合起来，同时确保敏感数据安全和保护的公司，深受市场欢迎。DeepSeek R1、R1 Zero 和 OpenAI 的 o1 就是绝佳的例证，它们表明人工智能的新篇章已经到来。世界可以满怀期待地展望未来一年乃至几十年人工智能的进一步发展，以及新一代的逻辑学习模型（LLM）能否成功实现真正通用人工智能的愿景。

至此，我们对DeepSeek R1、R1 Zero及其与OpenAI o1的比较讨论就结束了。我们看到，人工智能领域瞬息万变，新模型不断涌现，与现有模型展开竞争。这一发展趋势的特点是：深入的研究、相互启发、良性竞争，以及必须携手应对的日益严峻的挑战。随着这些技术的进步，中美两国如何结合各自的优势，或者如何相互制衡，将越来越引人关注。最终，如果像DeepSeek R1、R1 Zero和o1这样的模型能够提供创新性的解决方案，彻底改变人们处理信息、解决问题和发挥创造力的方式，那么整个社会都将从中受益。

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