图32OpenAIo1在训练和推理阶段算力资源的投入与模型性能的关系
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DeepSeek-R1-Zero与OpenAIo1模型在推理相关基准上的比较。
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Deepseek32B和70B蒸馏小模型多项能力对标OpenAIo1-mini
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DeepSeek-R1-Zero与OpenAIo1系列模型在推理相关基准测试中的对比
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OpenAIo1（草莓）分配给后训练和推理的资源显著提升
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（5）o1 模型的发布证明了推理侧的算力资源投入同样重要，“Scaling Law”在推理阶段或同样适用。o1 模型引入的思维链类似人类在回答困难问题之前的长时间思考，通过训练时的强化学习，o1 能够锻炼其思维链并改进其使用的策略，它还能够识别并改正错误，将棘手的问题拆分成更简单的步骤，如果目前的方式不奏效，o1 还会尝试不同的解决方式。上述思维链让 o1 的推理能力大幅增强。从下图可知，当推理侧的算力资源增加时，模型处理问题的准确度显著提升，代表着类似于预训练阶段的“Scaling Law”在推理阶段也同样兑现了。
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