📌 📄 内容摘要:
竹屋 (@wawu) 在 deepseekr1浪潮的一点思考 中发帖
最近deep seek r1 沸沸扬扬 ，很多营销号和up 博主等也闻风而来 ，俺看了一圈觉得没意思 ，自己去看了眼，也试了试， 总算弄明白了一些来龙去脉，给大家分享分享一下浅薄的思考。
1.开源和配置
（建议自己看，不要看我瞎总结和翻译，很可能有错的，这个网址指路的功能更大。）
地址如此，里面其实也有很简单的介绍，概括来说就是r1来源于v3，r1 zero是不加拘束的训练成果，效果不咋地，r1筛了一遍素材，效果不赖
然后基于r1，蒸馏出来了一堆数据，扔进去现在开源的模型里，弄出来了一堆参数的其他小模型
值得关注:32b测评来说比o1mini牛逼！
总结来说，它们发现，不加拘束训练出来的玩意还真不赖，训练出来个牛逼的模型后，跑点数据出来做小模型更有效
至于怎么配置，也有指路了，32b配置大概是
NVIDIA A100 80GB（单卡满足 FP16 需求）
CPU：AM...
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