微调deepseekcode（微调deepseekr1要多久）

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• 1、deepseek-r1模型性能提升

deepseek-r1模型性能提升

DeepSeek - R1模型性能提升主要体现在推理能力上，官方也给出了推荐设置优化性能。提升途径如下微调deepseekcode：改进推理模型策略推理时间扩展微调deepseekcode：增加推理过程微调deepseekcode的计算资源，以提高输出质量。如使用思维链提示，在输入提示中包含“一步一步思考”等短语，鼓励模型生成中间推理步骤；也可使用投票和搜索策略，如多数投票让模型生成多个答案后选择正确的。

模型性能方面微调deepseekcode：2025年推出的DeepSeek - R1 - 0528模型响应更可靠、一致性更高，能对复杂问题进行更长时间思考，性能有明显提升。

它适合在企业级应用中发挥作用，如客服系统、代码补全工具等。32B版本则更适用于对推理能力和精度要求极高的场景，如高级AI助手、科研分析或数据挖掘项目。其强大的推理能力可以处理更加专业和复杂的问题。综上所述，DeepSeek-R1-14B与32B版本之间的差距主要体现在推理能力、资源需求和适用场景上。

DeepSeek R1专为复杂推理任务设计，它强化了在数学、代码生成和逻辑推理领域的性能。这款模型通过大规模强化学习技术进行训练，仅需极少量标注数据就能显著提升推理能力。此外，R1支持模型蒸馏，用户可以利用模型输出训练更小型的模型，以满足特定应用场景需求。

DeepSeek-R1 32B的实际表现性能对比：在DeepSeek-R1系列中，32B模型性能约为671B满血版的90%，且在部分专业评测（如AIME 202MATH-500）中表现优于OpenAI的o1-mini模型。推理效率：结合升腾910B的64GB显存容量，32B模型可实现稳定的本地化部署。

而DeepSeek-R1则更注重在复杂推理任务上的表现。它采用强化学习技术，无需大量监督微调，即可实现与先进模型相当的推理能力。R1在数学、代码和逻辑推理任务中表现卓越，例如在MATH-500测试中得分高达93%。此外，R1还采用了混合专家架构和一系列创新技术，以提升其性能表现。