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　　* 出于与 Open AI 兼容考虑，您也可以将 base_url 设置为 来使用，但注意，此处 v1 与模型版本无关。

　　在创建 API key 之后，你可以使用以下样例脚本的来访问 DeepSeek API。样例为非流式输出，您可以将 stream 设置为 true 来使用流式输出。

　　V3模型和R1系列模型都是基于V3模型的更基础版本V3-Base开发的。相较于V3（类4o）模型，R1（类o1）系列模型进行了更多自我评估、自我奖励式的强化学习作为后训练。

　　在R1之前，业界大模型普遍依赖于RLHF（基于人类反馈的强化学习），这一强化学习模式使用了大量由人类撰写的高质量问答以了解「什么才是好的答案」，帮助模型在奖励不明确的情况下知道如何作困难的选择。正是这项技术的使用使得GPT-3进化成了更通人性的GPT-3.5，制造了2022年年底Ch atGPT上线时的惊喜体验。不过，GPT的不再进步也意味着这一模式已经到达瓶颈。

　　R1系列模型放弃了RLHF中的HF（human feedback，人类反馈）部分，只留下纯粹的RL（强化学习）。在其首代版本R1-Zero中，DeepSeek相当激进地启动了如下强化学习过程：为模型设置两个奖励函数，一个用于奖励「结果正确」的答案（使用外部工具验证答案的最终正确性），另一个奖励「思考过程正确」的答案（通过一个小型验证模型评估推理步骤的逻辑连贯性）；鼓励模型一次尝试几个不同的答案，然后根据两个奖励函数对它们进行评分。

　　DeepSeek发现，由此进入强化学习过程的R1-Zero生成的答案可读性较差，语言也常常中英混合，但随着训练时间增加，R1-Zero能不断「自我进化」，开始出现诸如「反思」这样的复杂行为，并探索解决问题的替代方法。这些行为都未曾被明确编程。

　　DeepSeek称，这种「啊哈时刻」出现在模型训练的中间阶段。在此阶段，DeepSeek-R1-Zero通过重新评估其初始方法来学习分配更多的思考时间。「这一刻彰显了强化学习的力量和美妙只要提供正确的激励，模型会自主开发高级解决问题的策略。」DeepSeek称，经过数千个这样的「纯强化学习」步骤，DeepSeek-R1-Zero在推理基准测试中的性能就与Open AI-o1-0912的性能相匹配了。

　　DeepSeek在论文中说，「这是第一个验证LLMs的推理能力可以纯粹通过RL（强化学习）来激励，而不需要SFT（supervised fine-tuning，基于监督的微调）的开放研究。」

　　不过，由于纯强化学习训练中模型过度聚焦答案正确性，忽视了语言流畅性等基础能力，导致生成文本中英混杂。为此DeepSeek又新增了冷启动阶段用数千条链式思考（CoT）数据先微调V3-Base模型，这些数据包含规范的语言表达和多步推理示例，使模型初步掌握逻辑连贯的生成能力；再启动强化学习流程，生成了大约60万个推理相关的样本和大约20万个与推理无关的样本，将这80万个样本数据再次用于微调V3-Base后，就得到了R1前面提到，DeepSeek还用这80万个以思维链为主的数据微调了阿里巴巴的Qwen系列开源模型，结果表明其推理能力也提升了。

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