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新华社北京2月(yue)23日电 新闻分析｜全球科研团(tuan)队竞(jing)逐低成本(ben)AI模型研发新范式
新华社记者彭茜
美(mei)国斯坦福大(da)学等机构研究团(tuan)队近(jin)日宣布，在基座大(da)模型基础上(shang)，仅(jin)耗费数十美(mei)元就开发出相对成熟的推理模型。尽管其(qi)整体(ti)性能尚无法比肩美(mei)国开放人工智能研究中心（OpenAI）开发的o1、中国深度求索公(gong)司的DeepSeek-R1等，但此类尝试意味着企业可以较低成本(ben)研发出适合自身的AI应用，AI普惠性有望增强。同时，其(qi)所(suo)应用的“测试时扩展”技(ji)术或代表一条更可持续的AI研发路径。
低成本(ben)玩转高级推理
美(mei)国斯坦福大(da)学和华盛顿大(da)学研究团(tuan)队近(jin)日宣布研发出名为s1的模型，在衡量数学和编码能力的测试中，可媲美(mei)o1和DeepSeek-R1等。研究团(tuan)队称，训练租用所(suo)需(xu)的计(ji)算资源等成本(ben)只需(xu)约几十美(mei)元。
s1的核心创新在于采用了(le)“知识蒸馏(liu)”技(ji)术和“预算强制”方法。“知识蒸馏(liu)”好比把别(bie)人酿好的酒进一步提纯。该模型训练数据是基于谷歌Gemini Thinking Experimental模型“蒸馏(liu)”出的仅(jin)有1000个样本(ben)的小型数据集。
“预算强制”则使用了(le)AI模型训练新方法——“测试时扩展”的实现方式。“测试时扩展”又(you)称“深度思考”，核心是在模型测试阶段，通过调整计(ji)算资源分配(pei)，使模型更深入思考问题，提高推理能力和准确性。
“预算强制”通过强制提前结(jie)束或延长(chang)模型的思考过程，来影响(xiang)模型的推理深度和最(zui)终答(da)案。s1对阿里(li)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(ji)算量，使用16个英伟达H100 GPU仅(jin)进行26分钟训练便达成目标。
美(mei)国加利福尼亚大(da)学伯克利分校研究团(tuan)队最(zui)近(jin)也开发出一款名为TinyZero的精简AI模型，称复刻了(le)DeepSeek-R1 Zero在倒计(ji)时和乘法任务中的表现。该模型通过强化学习，实现了(le)部(bu)分相当于30亿模型参数的大(da)语言模型的自我思维验证和搜索能力。团(tuan)队称项目训练成本(ben)不到(dao)30美(mei)元。
“二次创造”增强AI普惠性
清华大(da)学计(ji)算机系长(chang)聘(pin)副教授刘知远接受记者采访时说，部(bu)分海外(wai)研究团(tuan)队使用DeepSeek-R1、o1等高性能推理大(da)模型来构建、筛选高质量长(chang)思维链数据集，再用这些数据集微调模型，可低成本(ben)快速获得高阶推理能力。
相关专家认为，这是AI研发的有益尝试，以“二次创造”方式构建模型增强了(le)AI普惠性。但有三点(dian)值得注意：
首先，所(suo)谓(wei)“几十美(mei)元的低成本(ben)”，并(bing)未纳入开发基座大(da)模型的高昂(ang)成本(ben)。这就好比盖房子，只算了(le)最(zui)后装修的钱，却没算买地、打地基的钱。AI智库“快思慢想研究院”院长(chang)田丰告诉记者，几十美(mei)元成本(ben)只是最(zui)后一个环节的算力成本(ben)，并(bing)未计(ji)算基座模型的预训练成本(ben)、数据采集加工成本(ben)。
其(qi)次，“二次创造”构建的模型，整体(ti)性能尚无法比肩成熟大(da)模型。TinyZero仅(jin)在简单数学任务、编程及数学益智游戏等特(te)定任务中有良好表现，但无法适用于更复杂、多样化的任务场景(jing)。而s1模型也只能通过精心挑选的训练数据，在特(te)定测试集上(shang)超过早(zao)期版本(ben)o1 preview，而远未超过o1正式版或DeepSeek-R1。
最(zui)后，开发性能更优(you)越的大(da)模型，仍需(xu)强化学习技(ji)术。刘知远说，就推动大(da)模型能力边界而言，“知识蒸馏(liu)”技(ji)术意义不大(da)，未来仍需(xu)探(tan)索大(da)规模强化学习技(ji)术，以持续激发大(da)模型在思考、反思、探(tan)索等方面(mian)的能力。
AI模型未来如何进化
在2025年美(mei)国消费电子展上(shang)，美(mei)国英伟达公(gong)司高管为AI的进化勾画了(le)一条路线图：以智能水平为纵轴、以计(ji)算量为横轴，衡量AI模型的“规模定律”呈现从“预训练扩展”、到(dao)“训练后扩展”，再到(dao)“测试时扩展”的演进。
“预训练扩展”堪称“大(da)力出奇迹(ji)”——训练数据越多、模型规模越大(da)、投(tou)入算力越多，最(zui)终得到(dao)AI模型的能力就越强。目标是构建一个通用语言模型，以GPT早(zao)期模型为代表。而“训练后扩展”涉及强化学习和人类反馈等技(ji)术，是预训练模型的“进化”，优(you)化其(qi)在特(te)定领(ling)域的任务表现。
随着“预训练扩展”和“训练后扩展”边际收益逐渐递减，“测试时扩展”技(ji)术兴起。田丰说，“测试时扩展”的核心在于将焦点(dian)从训练阶段转移到(dao)推理阶段，通过动态控制推理过程中的计(ji)算量（如思考步长(chang)、迭代次数）来优(you)化结(jie)果。这一方法不仅(jin)降(jiang)低了(le)对预训练数据的依赖，还显著提升了(le)模型潜力。
三者在资源分配(pei)和应用场景(jing)上(shang)各(ge)有千秋(qiu)。预训练像是让AI模型去学校学习基础知识，而后训练则是让模型掌握特(te)定工作技(ji)能，如医疗、法律等专业领(ling)域。“测试时扩展”则赋予(yu)了(le)模型更强推理能力。
AI模型的迭代还存在类似摩尔定律的现象，即能力密度随时间呈指数级增强。刘知远说，2023年以来，大(da)模型能力密度大(da)约每100天翻一番(fan)，即每过100天，只需(xu)要一半算力和参数就能实现相同能力。未来应继续推进计(ji)算系统智能化，不断追求更高能力密度，以更低成本(ben)，实现大(da)模型高效发展。（完）