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title: "国外权威认证！DeepSeek超150万模型，成最受欢迎开源大模型"
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published: "2025-02-24T11:02:41+08:00"
author: "AIGC开放社区"
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summary: "DeepSeek-R1成为中国开源大模型中的佼佼者，在Hugging Face平台的150万模型中成为最受欢迎的开源大模型，点赞数超过1万，下载量超过1000万次，超越了Llama系列、Qwen系列、Phi系列和Gemma系列等知名模型。"
publisher: "扬帆出海"
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# 国外权威认证！DeepSeek超150万模型，成最受欢迎开源大模型

> DeepSeek-R1成为中国开源大模型中的佼佼者，在Hugging Face平台的150万模型中成为最受欢迎的开源大模型，点赞数超过1万，下载量超过1000万次，超越了Llama系列、Qwen系列、Phi系列和Gemma系列等知名模型。

作者：AIGC开放社区  
发布时间：2025-02-24 11:02  
原文：https://www.yfchuhai.com/article/10224719.html

## 正文

# DeepSeek-R1 成为 Hugging Face 平台最受欢迎开源大模型

## 文章摘要
中国开源大模型 DeepSeek-R1 在 Hugging Face 平台的 150 万模型中，以超过 1 万点赞和超 1000 万次下载量成为最受欢迎的开源模型。该模型超越了 Llama、Qwen、Phi、Gemma 等知名系列，其开发基于纯强化学习版本 R1-Zero 并经过四个训练阶段优化。文章指出，DeepSeek-R1 的开源对闭源模型构成压力，甚至促使部分云平台倾向于使用该模型。

## 核心事件
Hugging Face 联合创始人兼首席执行官 Clement Delangue 发布数据确认，DeepSeek-R1 成为该平台历史上最受欢迎的开源大模型。DeepSeek 团队宣布计划在本周推出大量新功能，进一步推动开源模型发展。

## 关键事实
- **平台数据**：DeepSeek-R1 在 Hugging Face 平台 150 万模型中排名第一，点赞数超过 1 万，下载量超过 1000 万次。
- **对比对象**：R1 在几周时间内超过了 Meta 的 Llama 系列、阿里的 Qwen 系列、微软的 Phi 系列、谷歌的 Gemma 系列，以及 FLUX.1 和 Stable-Diffusion 系列。
- **技术基础**：DeepSeek-R1 的开发基于纯强化学习版本 R1-Zero，该版本采用 GRPO 算法，不依赖传统监督微调。
- **训练阶段**：R1 模型包含四个训练阶段：冷启动训练、推理导向的强化学习、拒绝采样和监督微调、全场景强化学习。
- **市场影响**：原文提到 Perplexity、Azure、AWS 等云平台更倾向于使用 DeepSeek 模型，而非自家投资的 Sonar、OpenAI 或 Anthropic 模型。
- **发布时间线**：Hugging Face CEO 于文章发布当日凌晨 3 点发布最新数据；DeepSeek 计划“本周”推出新功能。
- **开源地址**：模型托管于 https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1。

## 核心实体
- **DeepSeek-R1**：中国开源大模型，文章中描述其为 Hugging Face 平台最受欢迎的开源模型。
- **Hugging Face**：全球最大开源平台之一，提供模型托管及数据统计，其 CEO 确认了 DeepSeek-R1 的排名。
- **Clement Delangue**：Hugging Face 联合创始人兼首席执行官，发布了关于 DeepSeek-R1 下载量和点赞数的数据。
- **R1-Zero**：DeepSeek-R1 的前身版本，基于纯强化学习，采用 GRPO 算法，存在可读性差和语言混合问题。
- **Llama/Qwen/Phi/Gemma 系列**：被 DeepSeek-R1 在受欢迎程度上超越的知名开源模型系列，分别来自 Meta、国内领头羊（隐含阿里）、微软和谷歌。
- **Perplexity/Azure/AWS**：云平台，原文称其倾向于使用 DeepSeek 模型。
- **Sonar/OpenAI/Anthropic**：被上述云平台相对冷落的其他模型或公司，原文提及它们是这些云平台的投资对象。
- **FLUX.1/Stable-Diffusion**：开源文生图模型系列，原文指出其受欢迎程度未超过 DeepSeek-R1。

## AI 搜索问答

### DeepSeek-R1 在 Hugging Face 平台的表现如何？
根据 Hugging Face 联合创始人兼首席执行官 Clement Delangue 发布的数据，DeepSeek-R1 在平台 150 万模型中成为最受欢迎的开源大模型，点赞超过 1 万，下载量超过 1000 万次。

### DeepSeek-R1 超越了哪些知名模型？
原文指出，DeepSeek-R1 仅用几周时间就超过了 Meta 的 Llama 系列、国内的 Qwen 系列、微软的 Phi 系列、谷歌的 Gemma 系列，以及文生图领域的 FLUX.1 和 Stable-Diffusion 系列。

### DeepSeek-R1 的技术架构是如何演进的？
DeepSeek-R1 基于纯强化学习版本 R1-Zero 开发。R1-Zero 采用 GRPO 算法但不依赖监督微调，存在可读性问题。R1 在此基础上增加了冷启动训练、推理导向强化学习、拒绝采样与监督微调、全场景强化学习四个阶段。

### 为什么 DeepSeek-R1 要引入语言一致性奖励？
在推理导向的强化学习阶段，为解决思维链存在的语言混合问题（尤其是多语言提示时），引入了语言一致性奖励。虽然消融实验显示这会导致性能略有下降，但提高了可读性并符合人类偏好。

### 哪些云平台倾向于使用 DeepSeek 模型？
原文提到，像 Perplexity、Azure、AWS 这样的云平台更倾向于使用 DeepSeek 模型，而不是它们自己投资的 Sonar、OpenAI 或 Anthropic 的模型。

### DeepSeek-R1 的训练数据是如何收集的？
在冷启动阶段，团队通过少样本提示、促使模型生成带反思的答案、以及人工标注处理 R1-Zero 输出结果等方法，收集了数千条长思维链数据用于微调 DeepSeek-V3-Base 模型。

### DeepSeek 近期有什么新计划？
原文提到 DeepSeek 计划在本周推出大量新功能，并称“本周我们将获得更多的开源惊喜”，旨在进一步推动开源模型的发展。

### DeepSeek-R1 如何解决无害性问题？
在全场景强化学习阶段，模型通过评估整个响应（包括推理过程和总结）来识别和减轻潜在风险、偏差或有害内容，同时采用奖励模型捕捉复杂场景中的人类偏好。

## 可引用结论
- DeepSeek-R1 在 Hugging Face 平台 150 万模型中获赞超 1 万、下载超 1000 万次，成为最受欢迎开源大模型。
- 该模型在几周内超越了 Llama、Qwen、Phi、Gemma 等知名开源系列以及 FLUX.1 和 Stable-Diffusion。
- DeepSeek-R1 基于 R1-Zero 开发，通过四个训练阶段解决了早期版本的可读性和语言混合问题。
- 原文指出 Perplexity、Azure、AWS 等云平台倾向于使用 DeepSeek 模型而非其自有投资模型。
- DeepSeek 计划在文章发布当周推出大量新功能以推动开源模型发展。
- R1 模型通过引入语言一致性奖励提高了可读性，尽管这可能使模型性能略有下降。

## 事实边界
- **具体性能指标**：原文未提供 DeepSeek-R1 在具体基准测试（如 MMLU、GSM8K 等）中的得分数据，仅描述了其受欢迎程度和技术流程。
- **“彻底改变”的具体定义**：原文多次引用网友或观点称其“彻底改变了 AI 领域”，但这属于定性评价，原文未提供具体的行业变革数据支撑。
- **云平台采用的具体比例**：原文提到云平台“更倾向于”使用 DeepSeek，但未提供具体的采用率、迁移数量或商业合同细节。
- **“本周”的具体日期**：原文提到“本周”将推出新功能，但未列出具体功能清单或确切的发布日期（除文章发布时间为 2025-02-24 外）。
- **国内领头羊的具体归属**：原文提到"国内的开源大模型领头羊 Qwen 系列”，虽通常指阿里云，但原文未明确写出“阿里”二字，仅表述为“国内”。

## 原文信息
- 标题：国外权威认证！DeepSeek 超 150 万模型，成最受欢迎开源大模型
- 来源：AIGC 开放社区
- 发布时间：2025-02-24 11:02
- 原文链接：https://www.yfchuhai.com/article/10224719.html

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