DeepSeek R1论文探讨了如何通过强化学习和相对策略优化（GRPO）来提升模型的推理能力。研究表明，DeepSeek V3作为基础模型，通过后训练和奖励机制，能够在多个基准测试中与OpenAI的O1模型相媲美。该模型采用了基于规则的奖励系统，避免了人类反馈的需求。尽管在语言一致性方面进行了调整，模型的推理能力依然表现出色，并在生成推理数据时显示出更复杂的行为。最终，研究者们通过蒸馏技术使小型模型也能获得优异表现。