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新华社北京2月23日电 新闻(wen)分析｜全球科研团队竞逐低(di)成本AI模型研发(fa)新范(fan)式
新华社记者彭(peng)茜
美国斯坦福大学等机构研究团队近日宣布，在(zai)基座大模型基础上，仅(jin)耗(hao)费数十美元就开发(fa)出相对成熟的推理模型。尽管其整体性能尚(shang)无法比肩美国开放人工智能研究中心（OpenAI）开发(fa)的o1、中国深度求索公司的DeepSeek-R1等，但此类尝试意味(wei)着企业可以较低(di)成本研发(fa)出适合自身的AI应用，AI普惠性有望增(zeng)强。同时，其所应用的“测试时扩展(zhan)”技(ji)术或代(dai)表一条更可持续的AI研发(fa)路(lu)径。
低(di)成本玩转高级推理
美国斯坦福大学和华盛顿大学研究团队近日宣布研发(fa)出名(ming)为s1的模型，在(zai)衡量数学和编码(ma)能力的测试中，可媲(bi)美o1和DeepSeek-R1等。研究团队称，训练(lian)租(zu)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(zai)于采用了“知识蒸馏”技(ji)术和“预算强制”方法。“知识蒸馏”好比把别人酿好的酒进一步提纯。该模型训练(lian)数据是基于谷歌Gemini Thinking Experimental模型“蒸馏”出的仅(jin)有1000个样本的小型数据集。
“预算强制”则使用了AI模型训练(lian)新方法——“测试时扩展(zhan)”的实现方式。“测试时扩展(zhan)”又称“深度思(si)考”，核心是在(zai)模型测试阶段，通过(guo)调整计算资源分配(pei)，使模型更深入思(si)考问题，提高推理能力和准确性。
“预算强制”通过(guo)强制提前结束或延长模型的思(si)考过(guo)程，来影响模型的推理深度和最终答案。s1对阿里云(yun)的通义千问开源模型进行微调，通过(guo)“预算强制”控制训练(lian)后的模型计算量，使用16个英伟(wei)达H100 GPU仅(jin)进行26分钟训练(lian)便(bian)达成目标。
美国加利福尼亚大学伯(bo)克利分校研究团队最近也开发(fa)出一款名(ming)为TinyZero的精简(jian)AI模型，称复刻了DeepSeek-R1 Zero在(zai)倒计时和乘(cheng)法任务中的表现。该模型通过(guo)强化(hua)学习，实现了部分相当于30亿模型参数的大语言模型的自我思(si)维验(yan)证和搜索能力。团队称项目训练(lian)成本不到30美元。
“二次创造”增(zeng)强AI普惠性
清华大学计算机系(xi)长聘副教授刘知远接受记者采访(fang)时说，部分海外研究团队使用DeepSeek-R1、o1等高性能推理大模型来构建、筛选高质量长思(si)维链数据集，再(zai)用这些数据集微调模型，可低(di)成本快速获得高阶推理能力。
相关专家(jia)认为，这是AI研发(fa)的有益尝试，以“二次创造”方式构建模型增(zeng)强了AI普惠性。但有三(san)点值得注意：
首先(xian)，所谓“几十美元的低(di)成本”，并未纳入开发(fa)基座大模型的高昂成本。这就好比盖房子，只算了最后装修(xiu)的钱，却没算买(mai)地、打地基的钱。AI智库“快思(si)慢想研究院”院长田丰告诉记者，几十美元成本只是最后一个环节的算力成本，并未计算基座模型的预训练(lian)成本、数据采集加工成本。
其次，“二次创造”构建的模型，整体性能尚(shang)无法比肩成熟大模型。TinyZero仅(jin)在(zai)简(jian)单数学任务、编程及(ji)数学益智游戏等特定任务中有良好表现，但无法适用于更复杂、多(duo)样化(hua)的任务场景。而s1模型也只能通过(guo)精心挑选的训练(lian)数据，在(zai)特定测试集上超过(guo)早期版本o1 preview，而远未超过(guo)o1正式版或DeepSeek-R1。
最后，开发(fa)性能更优越(yue)的大模型，仍需强化(hua)学习技(ji)术。刘知远说，就推动大模型能力边界(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(hua)学习技(ji)术，以持续激发(fa)大模型在(zai)思(si)考、反思(si)、探索等方面(mian)的能力。
AI模型未来如何进化(hua)
在(zai)2025年美国消费电子展(zhan)上，美国英伟(wei)达公司高管为AI的进化(hua)勾画了一条路(lu)线图：以智能水平为纵轴、以计算量为横轴，衡量AI模型的“规模定律”呈现从(cong)“预训练(lian)扩展(zhan)”、到“训练(lian)后扩展(zhan)”，再(zai)到“测试时扩展(zhan)”的演进。
“预训练(lian)扩展(zhan)”堪称“大力出奇(qi)迹”——训练(lian)数据越(yue)多(duo)、模型规模越(yue)大、投入算力越(yue)多(duo)，最终得到AI模型的能力就越(yue)强。目标是构建一个通用语言模型，以GPT早期模型为代(dai)表。而“训练(lian)后扩展(zhan)”涉(she)及(ji)强化(hua)学习和人类反馈等技(ji)术，是预训练(lian)模型的“进化(hua)”，优化(hua)其在(zai)特定领(ling)域的任务表现。
随着“预训练(lian)扩展(zhan)”和“训练(lian)后扩展(zhan)”边际收益逐渐递减，“测试时扩展(zhan)”技(ji)术兴(xing)起。田丰说，“测试时扩展(zhan)”的核心在(zai)于将焦点从(cong)训练(lian)阶段转移(yi)到推理阶段，通过(guo)动态控制推理过(guo)程中的计算量（如思(si)考步长、迭代(dai)次数）来优化(hua)结果。这一方法不仅(jin)降低(di)了对预训练(lian)数据的依赖，还显著提升了模型潜力。
三(san)者在(zai)资源分配(pei)和应用场景上各有千秋。预训练(lian)像是让AI模型去学校学习基础知识，而后训练(lian)则是让模型掌握特定工作技(ji)能，如医疗、法律等专业领(ling)域。“测试时扩展(zhan)”则赋予了模型更强推理能力。
AI模型的迭代(dai)还存在(zai)类似摩尔定律的现象，即能力密度随时间呈指数级增(zeng)强。刘知远说，2023年以来，大模型能力密度大约每100天翻一番，即每过(guo)100天，只需要(yao)一半算力和参数就能实现相同能力。未来应继续推进计算系(xi)统智能化(hua)，不断追求更高能力密度，以更低(di)成本，实现大模型高效发(fa)展(zhan)。（完）