前言

1月27日，国产AI软件DeepSeek横空出世，随后直接霸榜是美国手机应用商店，下载量更是反超美国AI软件ChatGPT。

但一个月的时间没到，美国这边一个更低成本的AI推理模型悄然登场，而成本只有50美金，更讽刺的是，这个AI软件是由一位女华裔研究的。

那么这到底是怎么回事？

中国AI领域的新突破

不了解归不了解，但AI却是已经在悄悄改变我们的日常生活，尤其是在今年的央视春晚上，一群机器人在舞台上转手绢时，我们除了欣赏之外，也在震惊我国的科技原来已经这么强大。

不过今年春节，关于AI最大的话题，并不是在春晚表演节目的智能机器人，而是广东湛江所创立的AI工具DeepSeek。

据了解，DeepSeek是一家成立于2023年7月的AI公司，虽然它的历史不到两年，但在这短短的时间里，已经取得了非常令人瞩目的成绩。

尤其是在今年春节，DeepSeek在美国市场可谓是杀疯了，据市场追踪机构“AppFigures”的数据显示，到上个月25号，DeepSeek的下载量已经达到了160万次。

DeepSeek的成功得益于其出色的技术创新和独特的优化策略，它的最新版本DeepSeek-V3，通过巧妙的设计降低了训练AI模型的成本，打个比方来说，它只激活了模型中真正需要的部分，避免了不必要的计算浪费。

此外，DeepSeek还通过降低计算精度，但又不影响结果的前提下，节省了大量的计算资源，这些优化措施让DeepSeek在性能和成本上都具备了优势。

也正是这些优势，证明了中国在人工智能领域的进步已经超越了许多人的想象，甚至在全球舞台上都开始成为领航人。

但这一幕，显然不是美国那些科技大佬想要看到的，毕竟你一家600万美元做出来的东西，整整让美国芯片巨头英伟达市值一天蒸发将近6000亿美元，可想而知他们对这家公司有多么的憎恨。

所以仅仅不到一个月的时间，美国又搞出了一个据说特别厉害的AI推理模型——S1，花费还不到50美金，但讽刺的是，研究出S1的是一名华裔。

s1模型的技术

根据美媒报道，由华裔科学家李飞飞团队研发的s1模型在一次让AI领域迎来了颠覆性创新，

这一模型不仅在性能上表现不俗，而且其低成本的特点也让人眼前一亮，成为了业内热议的焦点。

与以往动辄需要几百万美元的训练成本相比，s1模型的训练费用仅为50美元，这个数字足以让许多传统AI研究团队瞠目结舌。

传统的AI训练大模型，通常需要大量的计算资源和昂贵的设备，这对大多数科研团队来说都是一项不小的经济负担，而s1模型的出现，突破了这一困境，给整个行业带来了巨大的震动。

为了让人们更好地理解这一“低成本奇迹”的背后，首先要明白的是，s1并不是通过简单的“偷工减料”来降低成本的，而是通过一种独特的创新策略，让成本大大降低的同时，保证了模型的强大推理能力。

s1的研发团队并没有完全从零开始，而是借鉴了阿里云Qwen模型监督微调而成，并将其融入到自己的训练过程中。

这种“站在巨人肩膀上”的做法，使得s1能够以极低的成本获得类似甚至超越一些大型AI模型的推理能力。

除了这一技术创新外，研究团队还特别设计了一个名为s1K的小数据集，用来测试s1模型的性能。

这个数据集与以往的大规模数据集不同，它仅包含1000个精挑细选的推理题目，这些题目覆盖了各种不同的难度、类型和领域，确保了数据集的多样性和代表性。

研究人员发现，尽管s1模型在小数据集上表现优秀，但如果换成更大规模的数据集，模型的表现却未必能达到s1K数据集带来的效果。这也印证了一个事实，那就是在AI训练过程中，数据的质量往往比数量更为重要。

s1模型的另一个创新之处是研究团队提出的“预算限制”技术，这一技术的核心思想是，通过控制测试时间的计算，强制模型在规定的时间内完成推理任务。

换句话说，研究团队给s1模型设定了一个时间限制，迫使它在有限的时间里完成思考，模拟真实世界中时间紧迫的情况。

同时，研究人员还通过加入“wait”指令，让模型在需要的时候延长思考时间，从而提高答案的准确率，这种设计不仅让模型能够在有限的资源下发挥出最大潜力，而且也提高了推理的精确度。

其实不论是DeepSeek，还是s1模型的出现，无疑为AI这个领域注入了一股新的活力，很多时候，我们在讨论人工智能时，往往会把焦点集中在强大的计算力和庞大的数据量上，大家习惯了认为，只有拥有更多计算资源和海量数据的公司，才能在AI的竞争中脱颖而出。

但s1模型的出现，无疑打破了这一常规思维，它通过创新的方式，证明了只要方法得当，即使是有限的资源，也能创造出令人惊叹的成果。

这就像是“巧妙的用力”，通过更高效的算法和架构设计，少量的算力和数据就能在AI领域中脱颖而出。

这其实有点像“四两拨千斤”，在有限的条件下，发挥出最大效果，就好比一个高手用少量的力量，便能打败力量更大的对手。

以前，做AI更多的是在硬件和数据上大做文章，拼的是谁的资源更强大，谁的计算能力更强大。

可是，s1模型告诉我们，智能的核心不在于硬件和数据的堆砌，而在于思路的创新和方法的巧妙。

换句话说，真正的突破，不一定要依赖巨大的硬件和数据支持，甚至有可能通过创新的设计和高效的算法，少量的数据和算力也能达到顶级的效果。

不过s1模型虽然在理论上有着巨大的潜力，但它仍然面临一些实际的挑战，比如，在一些更为复杂的认知任务上，s1模型的表现如何还没有定论。

毕竟AI技术的研发是一个渐进的过程，每一步的进展都需要经过大量的测试和验证，在这种背景下，像“蒸馏”这种技术，虽然被认为能有效提升AI模型的性能，但它能为s1模型带来多少实质性的改进，还需要时间来证明。

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参考信源：

成本仅50美元，性能媲美Deepseek-R1，李飞飞带着S1来炸场了---2025-02-06 ---华尔街见闻