Die DeepSeek-R1 Serie wurde mit dem Ziel entwickelt, außergewöhnliche Reasoning-Fähigkeiten in großen Sprachmodellen zu etablieren. Durch den Einsatz eines mehrstufigen Reinforcement-Learning-Prozesses und spezieller Chain-of-Thought-Daten ist R1 darauf ausgelegt, selbst komplexe Aufgaben aus Mathematik, Logik und Programmierung mit hoher Präzision zu lösen. Das Modell kombiniert methodische Tiefe mit praktischer Leistungsfähigkeit und setzt neue Maßstäbe für erklärbare, nachvollziehbare KI-Ergebnisse – offen zugänglich und kommerziell nutzbar.
DeepSeek-R1 Serie (z.B. DeepSeek-R1-0528)
DeepSeek-AI
Januar 2025 (Paper), Mai 2025 (Modell-Update 0528)
MIT Lizenz. Die Nutzung der DeepSeek-R1 Modelle ist für kommerzielle Zwecke und zur Destillation freigegeben.
Großes Sprachmodell (LLM), dessen Architektur durch intensives Reinforcement Learning (RL) auf extreme Reasoning-Fähigkeiten optimiert wurde.
DeepSeek-V3-Base
Die primäre, leistungsstärkste Version mit Fokus auf tiefgehendes logisches Schließen, Mathematik und Coding. Sie wurde durch einen mehrstufigen Prozess, inklusive „Cold Start“ mit SFT-Daten und intensivem RL, trainiert.
Eine für Forschungszwecke veröffentlichte Version, die ausschließlich durch Reinforcement Learning (ohne initiales Supervised Fine-Tuning) trainiert wurde, um die Selbstevolution von Reasoning-Fähigkeiten zu demonstrieren.
(z.B. DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B)
Kleinere, effiziente Open-Source-Modelle (wie Qwen oder Llama), die durch Destillation die Reasoning-Fähigkeiten des großen DeepSeek-R1 Modells erlernt haben.
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Das Post-Training umfasste unter anderem einen Datensatz von ca. 800.000 Samples für SFT.
Initiales Fine-Tuning des Basis-Modells mit einer kleinen Menge (einige Tausend) hochwertiger, langer Chain-of-Thought-Beispiele.
Intensives Training auf Aufgaben aus Mathematik, Code und Logik mit einem regelbasierten Belohnungssystem, um Genauigkeit zu maximieren.
Generierung eines neuen, hochwertigen SFT-Datensatzes (~600k Reasoning, ~200k Non-Reasoning) mit dem RL-Modell und erneutes Fine-Tuning.
Eine finale RL-Phase zur Verbesserung von allgemeiner Nützlichkeit (Helpfulness) und Sicherheit (Harmlessness) unter Einbeziehung von menschlichen Präferenzen.
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State-of-the-Art Reasoning: Erreicht in Benchmarks wie AIME, MATH-500 und GPQA eine Leistung, die mit den besten geschlossenen Modellen (z.B. OpenAI o1 Serie, Gemini 2.5 Pro) konkurriert oder diese übertrifft.
Effektive Skalierung zur Laufzeit: Die Fähigkeit, bei Bedarf mehr Rechenzeit (Token) für ein Problem zu investieren, führt zu besseren Ergebnissen.
Transparente Entwicklung: Der Ansatz, ein reines RL-Modell (R1-Zero) zu veröffentlichen, gibt Einblicke in die Lernprozesse.
Hervorragende Destillations-Fähigkeit: Macht High-End-Reasoning für kleinere, effizientere Modelle zugänglich.
Kommerziell nutzbar: Die MIT-Lizenz erlaubt eine breite Anwendung in Produkten und Diensten.
Sprachmischung: Das Modell ist auf Englisch und Chinesisch optimiert und neigt dazu, bei Anfragen in anderen Sprachen die Reasoning-Schritte auf Englisch durchzuführen.
Prompt-Sensitivität: Die Leistung ist empfindlich gegenüber dem Prompt-Format. Zero-Shot-Prompts werden gegenüber Few-Shot-Prompts empfohlen.
Defizite bei allgemeinen Fähigkeiten: In Bereichen wie komplexem Rollenspiel, Multi-Turn-Dialogen und JSON-Ausgaben ist es dem Basismodell (DeepSeek-V3) teilweise unterlegen.
Geringerer Fokus auf Software Engineering: In diesem Bereich wurde RL weniger intensiv angewendet, wodurch die Leistungssteigerung geringer ausfällt als in der Mathematik.
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