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开篇：从单体模型到生态赋能

DeepSeek-R1 的发布不仅是一款推理模型的亮相，更是一个全新生态的起点。在前三篇中，我们剖析了 R1 的诞生背景、技术核心和性能实力，但它的意义远不止于此。2024 年末，DeepSeek 团队不仅开源了 R1-Zero 和 R1 的完整权重，还推出了基于 Qwen 和 Llama 架构的六款密集蒸馏模型，参数规模从 1.5B 到 70B 不等。这些模型在 AIME、MATH-500 等任务中表现出色，例如 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 在 MATH-500 上达到 94.3% 的得分，接近甚至超越了 R1 本身的表现。

这种“全家桶式”开源策略在 AI 领域极为罕见。它不仅降低了高性能推理模型的使用门槛，还为全球研究者和开发者提供了丰富的实验素材。那么，DeepSeek 是如何通过蒸馏技术实现这一壮举的？这些模型的技术内核是什么？它们又将如何重塑 AI 生态？本篇将深入技术细节，揭开 R1 开源生态的价值与潜力。

开源的深意：打破算力壁垒

在 AI 领域，算力往往是创新的最大瓶颈。以 OpenAI 的 o1 为例，其卓越性能依赖于超大规模集群和高昂的训练成本，普通团队难以企及。这种“算力霸权”让闭源模型成为少数巨头的游戏场，而开源社区则一直在寻求突破。DeepSeek-R1 的开源策略正是对这一现状的回应。

R1 本身的训练虽也需要强大算力（技术报告提到约 10 亿次推理采样），但 DeepSeek 通过高效工程优化（详见第二篇的 MLA 和冷启动数据）将成本控制在可接受范围内。更重要的是，他们并未止步于单一模型，而是通过蒸馏技术（Knowledge Distill