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新华社北京2月(yue)23日电 新闻分(fen)析(xi)｜全球科研(yan)团队竞(jing)逐低成本AI模型研(yan)发新范式
新华社记者彭茜
美国斯坦福大学等机构研(yan)究(jiu)团队近日宣布，在基座大模型基础上，仅耗费数十美元就开发出相(xiang)对成熟的推理模型。尽管其(qi)整体性(xing)能尚无法比肩美国开放(fang)人工智能研(yan)究(jiu)中心（OpenAI）开发的o1、中国深度求索公司的DeepSeek-R1等，但此(ci)类尝试意味着企业可以较低成本研(yan)发出适合自身的AI应用，AI普惠性(xing)有望(wang)增强。同时，其(qi)所应用的“测(ce)试时扩展”技(ji)术或(huo)代表一(yi)条更可持续的AI研(yan)发路径。
低成本玩转高级推理
美国斯坦福大学和(he)华盛顿大学研(yan)究(jiu)团队近日宣布研(yan)发出名为s1的模型，在衡量数学和(he)编码能力(li)的测(ce)试中，可媲美o1和(he)DeepSeek-R1等。研(yan)究(jiu)团队称，训练租用所需的计算资源等成本只需约几十美元。
s1的核心创新在于采用了“知识蒸馏”技(ji)术和(he)“预算强制”方法。“知识蒸馏”好(hao)比把别人酿好(hao)的酒进一(yi)步提纯。该模型训练数据是(shi)基于谷歌Gemini Thinking Experimental模型“蒸馏”出的仅有1000个样本的小型数据集。
“预算强制”则(ze)使用了AI模型训练新方法——“测(ce)试时扩展”的实现方式。“测(ce)试时扩展”又(you)称“深度思考(kao)”，核心是(shi)在模型测(ce)试阶段，通过调整计算资源分(fen)配，使模型更深入思考(kao)问题，提高推理能力(li)和(he)准确性(xing)。
“预算强制”通过强制提前结束或(huo)延长模型的思考(kao)过程，来影响(xiang)模型的推理深度和(he)最终(zhong)答案。s1对阿里云的通义千问开源模型进行微调，通过“预算强制”控制训练后的模型计算量，使用16个英伟达H100 GPU仅进行26分(fen)钟训练便达成目标。
美国加利福尼亚大学伯克利分(fen)校研(yan)究(jiu)团队最近也开发出一(yi)款名为TinyZero的精(jing)简AI模型，称复(fu)刻了DeepSeek-R1 Zero在倒计时和(he)乘法任务中的表现。该模型通过强化学习，实现了部分(fen)相(xiang)当于30亿模型参数的大语言模型的自我思维验证和(he)搜索能力(li)。团队称项目训练成本不到30美元。
“二次创造”增强AI普惠性(xing)
清华大学计算机系长聘副(fu)教授刘知远接受记者采访时说，部分(fen)海外研(yan)究(jiu)团队使用DeepSeek-R1、o1等高性(xing)能推理大模型来构建、筛选高质量长思维链数据集，再(zai)用这些数据集微调模型，可低成本快速获得高阶推理能力(li)。
相(xiang)关专家认(ren)为，这是(shi)AI研(yan)发的有益尝试，以“二次创造”方式构建模型增强了AI普惠性(xing)。但有三点值(zhi)得注意：
首先，所谓“几十美元的低成本”，并未纳入开发基座大模型的高昂成本。这就好(hao)比盖房(fang)子，只算了最后装(zhuang)修的钱(qian)，却没算买地、打地基的钱(qian)。AI智库(ku)“快思慢想研(yan)究(jiu)院”院长田丰告诉记者，几十美元成本只是(shi)最后一(yi)个环节的算力(li)成本，并未计算基座模型的预训练成本、数据采集加工成本。
其(qi)次，“二次创造”构建的模型，整体性(xing)能尚无法比肩成熟大模型。TinyZero仅在简单数学任务、编程及(ji)数学益智游戏等特定(ding)任务中有良好(hao)表现，但无法适用于更复(fu)杂、多样化的任务场景。而s1模型也只能通过精(jing)心挑选的训练数据，在特定(ding)测(ce)试集上超过早期版本o1 preview，而远未超过o1正式版或(huo)DeepSeek-R1。
最后，开发性(xing)能更优越的大模型，仍需强化学习技(ji)术。刘知远说，就推动大模型能力(li)边界(jie)而言，“知识蒸馏”技(ji)术意义不大，未来仍需探索大规模强化学习技(ji)术，以持续激(ji)发大模型在思考(kao)、反思、探索等方面的能力(li)。
AI模型未来如(ru)何(he)进化
在2025年美国消费电子展上，美国英伟达公司高管为AI的进化勾画(hua)了一(yi)条路线图(tu)：以智能水平为纵轴、以计算量为横轴，衡量AI模型的“规模定(ding)律(lu)”呈现从“预训练扩展”、到“训练后扩展”，再(zai)到“测(ce)试时扩展”的演进。
“预训练扩展”堪称“大力(li)出奇迹”——训练数据越多、模型规模越大、投入算力(li)越多，最终(zhong)得到AI模型的能力(li)就越强。目标是(shi)构建一(yi)个通用语言模型，以GPT早期模型为代表。而“训练后扩展”涉及(ji)强化学习和(he)人类反馈等技(ji)术，是(shi)预训练模型的“进化”，优化其(qi)在特定(ding)领域(yu)的任务表现。
随(sui)着“预训练扩展”和(he)“训练后扩展”边际收益逐渐递减，“测(ce)试时扩展”技(ji)术兴(xing)起。田丰说，“测(ce)试时扩展”的核心在于将焦点从训练阶段转移到推理阶段，通过动态控制推理过程中的计算量（如(ru)思考(kao)步长、迭代次数）来优化结果。这一(yi)方法不仅降低了对预训练数据的依赖，还显著提升了模型潜力(li)。
三者在资源分(fen)配和(he)应用场景上各有千秋。预训练像是(shi)让AI模型去学校学习基础知识，而后训练则(ze)是(shi)让模型掌握特定(ding)工作技(ji)能，如(ru)医疗、法律(lu)等专业领域(yu)。“测(ce)试时扩展”则(ze)赋予了模型更强推理能力(li)。
AI模型的迭代还存在类似摩尔定(ding)律(lu)的现象，即能力(li)密度随(sui)时间呈指数级增强。刘知远说，2023年以来，大模型能力(li)密度大约每100天翻一(yi)番，即每过100天，只需要一(yi)半算力(li)和(he)参数就能实现相(xiang)同能力(li)。未来应继续推进计算系统智能化，不断追求更高能力(li)密度，以更低成本，实现大模型高效发展。（完）