DeepSeek团队推出的DeepSeek-R1和DeepSeek-R1-Zero最近很火。这两款模型都致力于提升推理能力，尤其在数学、代码处理以及复杂问题解决等方面发力。不过，它们在训练方式、特点等方面存在着显著差异。简单来讲，DeepSeek-R1是更成熟、实用性更强的版本，而DeepSeek-R1-Zero则是探索“纯强化学习”路径的试验性模型。接下来，就为大家详细剖析二者的区别。

一、训练方式：大相径庭的成长路径

DeepSeek-R1-Zero：纯强化学习的探索之旅

DeepSeek-R1-Zero在训练过程中，完全依赖强化学习（RL），没有进行监督微调（SFT）。这种训练方式就像是让一个孩子在没有任何引导的情况下，自己摸索着学习走路和奔跑。虽然给了模型极大的自主探索空间，但也带来了不少麻烦。比如，模型生成的内容容易出现重复，就像一个人说话总是翻来覆去地讲同一件事；可读性也较差，可能让人看得一头雾水；甚至还会出现语言混杂的情况，就好像把不同语言生硬地拼凑在一起。

DeepSeek-R1：循序渐进的优化之路

DeepSeek-R1则采用了更为稳妥的训练策略。在进行强化学习之前，它先借助冷启动数据进行微调（SFT）。这就好比在孩子开始自己探索之前，先教会他一些基本的知识和技能，让模型一开始就具备基础的语言理解和推理能力。在此基础上，再运用强化学习进一步优化推理能力。通过这样的方式，DeepSeek-R1成功减少了DeepSeek-R1-Zero版本存在的缺点，回答质量和可读性都有了明显提升。

二、推理能力：实力相近，表现有别

DeepSeek-R1-Zero：潜力巨大却不够稳定

DeepSeek-R1-Zero展现出了令人惊叹的推理能力，它能够进行自我验证，就像一个学生做完题后自己检查答案；还能对推理过程进行反思，不断改进自己的思考方式；甚至可以生成更长的推理链（CoT），深入地分析问题。然而，由于缺少预训练微调这一环节，它在输出答案时容易出现问题。比如答案冗长，让人抓不住重点；内容重复，浪费阅读时间；结构混乱，逻辑不清晰，让人难以理解它的思路。

DeepSeek-R1：稳定且优质的推理表现

DeepSeek-R1在DeepSeek-R1-Zero的基础上，通过额外的训练步骤对推理质量进行了优化。它很好地避免了重复表达的问题，语言更加简洁明了；同时，生成的内容可读性大大提高，符合人们的阅读习惯；并且在与人类偏好的对齐上做得更好，给出的答案更符合人们的预期，就好像是一个贴心的助手，总能准确地理解你的需求并给出满意的回答。

三、模型稳定性：一个易波动，一个更可靠

DeepSeek-R1-Zero：“情绪化”的表现

由于DeepSeek-R1-Zero完全依赖RL训练，它的回答就像天气一样不稳定。有时候，它能给出非常精彩的推理链，让人眼前一亮；但有时候，却又会输出一些奇怪的推理内容，在某些任务上的表现也不尽如人意。这就好比一个运动员，状态好的时候能打破世界纪录，状态不好的时候连基本水平都发挥不出来。

DeepSeek-R1：值得信赖的“靠谱伙伴”

DeepSeek-R1经过了额外的数据微调和强化学习调整，就像是经过了严格训练和多次检验的专业选手。它的表现更加稳定，生成的内容可靠性更高，无论是逻辑结构还是表达形式，都更符合人类的理解方式，让用户使用起来更加放心。

四、开源与适用性：不同的使命与舞台

DeepSeek-R1-Zero：科研路上的“开路先锋”

DeepSeek-R1-Zero作为一种实验性的研究成果，主要的使命是帮助科研人员探究强化学习对推理能力的影响。它是首个纯RL训练的开源推理大模型，为研究人员提供了宝贵的研究素材和方向，就像在黑暗中点亮了一盏探索的明灯。

DeepSeek-R1：实际应用的“得力干将”

DeepSeek-R1的性能已经接近OpenAI-o1级别，是一个更完善的版本。它在实际应用场景中表现出色，无论是数学解题、编程，还是复杂逻辑推理等任务，都能发挥出强大的实力，是人们在工作和学习中的得力助手。

五、总结：按需选择，各取所长

为了让大家更直观地了解二者的区别，下面通过表格进行对比：

如果你的目标是深入研究强化学习如何影响大模型推理能力，那么DeepSeek-R1-Zero是一个不错的研究对象；但如果你需要一个在实际使用中更稳定、可用性更高的推理大模型，DeepSeek-R1无疑是更优的选择。