UC伯克利：让推理模型少思考，准确率反而更高了！
UC伯克利研究发现，强制要求模型跳过思考过程仍能保持或提高推理能力。使用DeepSeek-R1模型，在定理证明任务中仅需30%的Token就能达到与完整思考相同的准确率。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
360智脑开源Light-R1！1000美元数学上首次从零超越DeepSeek-R1-Distill
2B 模型，以及全部训练数据、代码。仅需 12 台 H800 上 6 小时即可训练完成，从没有长思维
以小博大，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 开源模型击败GPT-4和Claude 3.5!
在数学竞赛AIME测试中，Qwen-1.5B模型以28.9%的成绩击败了GPT-4和Claude 3.5-Sonnet。仅1.5B参数量的它，在MATH测试中取得83.9%成绩。DeepSeek团队采用知识蒸馏技术成功将大模型智慧浓缩进更小的模型，MIT许可下开源多个版本。