DeepSeek-R2 「难产」缘由曝光

mInr 发表于 昨天 17:01 | 显示全部楼层 |阅读模式 |快速收录 面打下圆卡片，存眷“新机械望觉”公家号 沉磅搞货，第一时间投递 一火 收自 凸非寺 质子位 |大众 号 QbitAI 齐网翘尾以盼的DeepSeek-R2，再次被曝推迟！ 据The Information报导，因为DeepSeek CEO梁文锋不断对于R2的表示没有趁心，因而R2早早已能公布。 别的，他们借援引二位海内知恋人士的消息称，R2研收历程迟缓可以是因为缺少英伟达H20芯片。 要明白R1的锻炼合计消耗了3万块H20（海内特供版）、1万块H800战1万块H100。 以是正在H20急急的情况下，估量消耗更多算力资本的R2不免受到涉及。 幻想上，那没有是R2第一次被曝名目脱期了，最先能回溯到今年4月—— 一览R2“易产”委曲 仔细一梳理，本来人们对于R2的等候，早正在V3新版原进去后便开端了。 客岁12月尾，DeepSeek公布了于今被望为“性价比代表”的DeepSeek-V3模子。到了今年3月24日，民间公布通告称对于V3截至了一次升级，新版原代号为V3-0324。 固然民间沉描浓写只道是“小版原升级”，但是许多人真测下来可一面也没有小。 因而人们开端测度，正在V3-0324已经得到清楚进步的情况下，是否是能够用它去锻炼R2模子。 那里需要弥补一下，DeepSeek主挨拉理的R1模子，恰是正在DeepSeek-V3-Base的根底上，分离热启用数据战多阶段锻炼过程建立的。 以是道，V3革新了，R2借会近吗？ 而且分离R1是正在初代V3一个月以后公布，其时人们根据那一节奏猜测—— R2大要率将正在4月上线。（网友os：3月公布V3-0324，4月上R2，完善~） 刚刚加入4月，DeepSeek便收了一篇于拉理时Scaling Law的论文，引患上各人纷繁遐想是否是R2即刻要去了。 论文题目为《Inference-Time Scaling for Generalist Reward Modeling》，由DeepSeek战浑华年夜教配合提出。 他们中心提出了一种嚷干SPCT（Self-Principled Critique Tuning）的办法—— 初度提出颠末正在线加强进修（RL）劣化绳尺战批驳天生，完毕拉理时扩大。 之以是要干这样一项钻研，是因为以前各人用嘉奖模子（Reward Model, RM）正在RL中为狂言语模子天生嘉奖旌旗灯号。但是现有的RM正在通用范围却表示出受限的情况，特别是正在面临庞大、百般化任务的时候。 不外论文公布后，中心不竭出啥消息。 曲到4月尾，坊间开端疯传一组R2的保守参数：1.2T万亿参数，5.2PB锻炼数据，下效力用华为芯片……一全部虚实易辨。 时间人不知;鬼不觉便加入了5月，R2依旧不涓滴民间消息。 5月中旬，DeepSeek公布了一篇有梁文锋切身签名的论文。 那一次，团队把DeepSeek-V3正在锻炼战拉理过程当中，怎样处置“软件瓶颈”的办法宣布了进去。 厥后又正在月结尾午节前，民间上线了新版R1——DeepSeek-R1-0528。 瞅名字您可以觉得是个小版原革新，但是理论上它正在LiveCodeBench上险些取OpenAI o3-high相称。 因为编程才气刁悍，其时一寡网友惊呵责：道实那实在即是R2吧！ 但是曲到今朝为行，R2依旧已能真实战各人碰头。 网友反响明了 BTW，便正在The Information曝出提早消息后，Reddit相干帖子下最下赞网友暗示： 尔相信提早是值患上的。 究竟结果Llama 4 翻车正在前，“不情面愿成为下一个错误者”。 但是取此共时，也有人公道测度，R2好赖要等V4进去再道。 来由是，从民间目前公布的论文战一点儿版原革新去瞅，V3可以已经抵达限度了。 嗯，6月行将完毕，谁道7月没有值患上等候呢（doge）。 参照链交： [1]https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/co妹妹ents/1ll6jo5/deepseek_r2_delayed/ [2]https://x.com/theinformation/status/1938337736622019044 原文仅干教术分享，若有侵权，请联系增文。

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