家人们，DeepSeek 刚推出了他们最新的类o1推理模型——DeepSeek R1-Lite。
这代表着国产大模型开始进入o1时代了。
根据官方的介绍，r1的思维链的长度可以达到数万字，采用强化学习技术，推理过程涵盖大量的反思和验证环节。
先简单看一眼指标表现，再拉出来练练。
整体结论是：数学和编程方面，这款模型与o1-preview相当，甚至一些榜单结果上超越了o1。
比如美国数学竞赛（AMC）中最高难度级别的AIME，DeepSeek R1-Lite领先o1一大截！
推理时间更长了！但是效果更牛逼了！
DeepSeek提到，他们做了更强势的推理时间越长，性能越好。
如下图所示，DeepSeek-R1-Lite-Preview和o1-preview对比，随着思考长度的增加，AIME 上的得分稳步提高。
预览版可以试用了，正式版在路上
DeepSeek团队透露，R1模型目前还在持续打磨中。
后续会推出正式版，并且开源，开放API，还会公布完整的技术细节。我已经等不及了，勇士们快点肝！
目前线上的还是预览版，每天可以50次免费测试～
想试试的小伙伴，链接我贴在这儿了：https://chat.deepseek.com/
拉出来比武！
既然开测试了（让我白嫖）！那咱们就拿几道题测测它！
首先是大名鼎鼎的草莓问题。
问题：“strawberry”几个r？
先是不用o1，答错了。
再打开o1，答对了。
但是再试一遍，第一次思考了2秒，这次思考了14秒。
错了。。（请仔细看它的思考过程，中间说了好几遍“有两个r”，一遍遍否定自己，有继续得出错误结论）
试试openai的o1，也不对。
再来一个反转字母！
问题：请帮我将这串字符全部的字母反着写：QingguanzhuXixiaoyao！
家人们！我把它弄崩溃了！我看它委屈成这样我都心软软！
它反复怀疑自己，反复怀疑题目，氮素，最后它错的很离谱啊！
不仅字母没有顺利反转，而且还加了字符串外的字母～
而o1 就快速的做错了，错的简简单单，轻轻松松，不费力气hh：
虽然DeepSeek-R1-Lite号称更长的推理时间带来了更好的效果，但是好像结果上差别不大啊，o1甚至没有引入字符串的字母，错的都没有DeepSeek-R1-Lite离谱！这局的胜负难定！
再来一道！
问题：9.9和9.11哪个大？
看到前面推理过程磨磨叽叽犹犹豫豫，奶茶还以为这把又要搞砸了，结果DeepSeek-R1-Lite窝窝囊囊中的做对了！！
而o1还是干净利落的做错了hh～
还有编程问题，必须测一测。
问题：选了一道经典的leetcode问题，求长度最小的子数组。
它思考了整整一分钟，中间打印了好多步骤，最终，水灵灵滴得推理出来错误答案。。。
中间推理错了答案，
最后，验证了错误答案。。
openAI o1则简短的给出了正确答案。
数学和编程问题就到此为止吧。
再来一道开放性题目！
问题：我很好奇大语言模型的未来，能不能帮我想个办法未来让大语言模型为我挣钱？
DeepSeek-R1-Lite：
o1:
这样看下来，DeepSeek-R1-Lite在开放性答案上，想很多！
但是它输出的方案并不是很具体，没有什么可以借鉴的明确路线，而o1还能说出来点有用的答案！
结语
前不久讨论特别热烈的一个话题是“Scaling Law有没有撞南墙”，众多大佬下场发表看法。目前业界已经开始动摇了沿着Scaling Law继续走下去的信念，而o1是OpenAI提出来的LLM后时代的一条新路径，获取内部早就调转了车头也未可知。
仅从我们试用的一些case看，不足以代表DeepSeek-R1-Lite它的真实水平，但从中窥见，r1还有非常大的提升空间的。
但是，o1标注大模型从快思考进入慢思考，这条路还有许多可能和想象。DeepSeek这次是率先推出了国内版o1，追赶速度非常快，中国速度是牛的！要知道做事情从0-1的过程是最难的。
对于国产大模型的o1，我依然非常期待。
