DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1 都是 DeepSeek 团队开发的推理模型，但它们在训练方法和性能上有一些区别：
DeepSeek-R1-Zero
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训练方法：DeepSeek-R1-Zero 是首个完全基于强化学习（RL）训练的推理大模型，没有使用监督微调（SFT）步骤。它通过两种类型的奖励（准确度奖励和格式奖励）进行训练，展示了在没有人类反馈的情况下，模型能够自主学习推理能力。
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性能表现：尽管 R1-Zero 在推理任务上表现出色，但它存在一些问题，如可读性问题和语言混合问题。这些问题在一定程度上限制了其在实际应用中的表现。
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应用场景：DeepSeek-R1-Zero 更适合于研究和探索强化学习在推理任务中的潜力，为后续模型的开发提供了基础。
DeepSeek-R1
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训练方法：DeepSeek-R1 是在 DeepSeek-R1-Zero 的基础上进一步优化的模型。它通过引入监督微调（SFT）和进一步的强化学习（RL）训练，提升了推理性能。具体来说，DeepSeek-R1 使用了由 R1-Zero 生成的“冷启动”SFT 数据，然后通过指令微调和强化学习进行训练，增加了语言一致性奖励，以防止语言混合问题。
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性能表现：DeepSeek-R1 的推理性能相比 R1-Zero 有显著提升，特别是在可读性和语言一致性方面。它在多种推理任务上表现出色，包括数学、代码和逻辑推理等。
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应用场景：DeepSeek-R1 更适合于实际应用，特别是在需要高推理性能和良好可读性的场景中，如自动驾驶、工业控制等。
总结
DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1 都是重要的推理模型，R1-Zero 通过纯强化学习展示了推理能力的潜力，而 DeepSeek-R1 则通过结合监督微调和强化学习，进一步提升了推理性能和可读性，使其更适合实际应用。