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新华社北京2月23日电 新闻分析｜全球科研团(tuan)队竞逐(zhu)低成本AI模型研发新范式
新华社记者彭茜
美(mei)国斯坦福大学等机构研究团(tuan)队近日宣布，在(zai)基座大模型基础上，仅耗费数(shu)十美(mei)元就开发出相对成熟的推理模型。尽管其整体性能尚无法比肩美(mei)国开放人工智能研究中心（OpenAI）开发的o1、中国深度求索公司的DeepSeek-R1等，但此类尝试意味着企业可以较(jiao)低成本研发出适(shi)合(he)自身的AI应用，AI普惠性有望增强。同时，其所应用的“测试时扩展”技术或代表(biao)一条更可持续的AI研发路径。
低成本玩转高级(ji)推理
美(mei)国斯坦福大学和华盛顿大学研究团(tuan)队近日宣布研发出名为s1的模型，在(zai)衡量数(shu)学和编码能力的测试中，可媲(bi)美(mei)o1和DeepSeek-R1等。研究团(tuan)队称，训练租(zu)用所需的计算(suan)资源等成本只需约几十美(mei)元。
s1的核心创新在(zai)于采用了“知识蒸馏(liu)”技术和“预算(suan)强制”方法。“知识蒸馏(liu)”好比把别人酿好的酒进一步提(ti)纯。该模型训练数(shu)据是基于谷歌Gemini Thinking Experimental模型“蒸馏(liu)”出的仅有1000个样本的小型数(shu)据集(ji)。
“预算(suan)强制”则使用了AI模型训练新方法——“测试时扩展”的实现方式。“测试时扩展”又称“深度思考”，核心是在(zai)模型测试阶段，通过调整计算(suan)资源分配，使模型更深入(ru)思考问题(ti)，提(ti)高推理能力和准确(que)性。
“预算(suan)强制”通过强制提(ti)前结束或延长模型的思考过程(cheng)，来影响模型的推理深度和最终答案。s1对阿里云的通义千问开源模型进行微调，通过“预算(suan)强制”控制训练后的模型计算(suan)量，使用16个英伟(wei)达H100 GPU仅进行26分钟训练便达成目标。
美(mei)国加利福尼亚大学伯克利分校研究团(tuan)队最近也开发出一款名为TinyZero的精简AI模型，称复刻了DeepSeek-R1 Zero在(zai)倒计时和乘法任(ren)务(wu)中的表(biao)现。该模型通过强化学习，实现了部分相当于30亿(yi)模型参数(shu)的大语言模型的自我思维验证和搜(sou)索能力。团(tuan)队称项目训练成本不到30美(mei)元。
“二次创造”增强AI普惠性
清华大学计算(suan)机系长聘副教授刘知远接受(shou)记者采访时说，部分海外研究团(tuan)队使用DeepSeek-R1、o1等高性能推理大模型来构建、筛选高质量长思维链数(shu)据集(ji)，再用这些(xie)数(shu)据集(ji)微调模型，可低成本快速获(huo)得高阶推理能力。
相关专(zhuan)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AI普惠性。但有三点值得注(zhu)意：
首先，所谓“几十美(mei)元的低成本”，并未纳(na)入(ru)开发基座大模型的高昂成本。这就好比盖房子，只算(suan)了最后装修的钱，却没算(suan)买(mai)地、打地基的钱。AI智库“快思慢想(xiang)研究院”院长田丰告诉记者，几十美(mei)元成本只是最后一个环节(jie)的算(suan)力成本，并未计算(suan)基座模型的预训练成本、数(shu)据采集(ji)加工成本。
其次，“二次创造”构建的模型，整体性能尚无法比肩成熟大模型。TinyZero仅在(zai)简单数(shu)学任(ren)务(wu)、编程(cheng)及数(shu)学益智游戏等特定(ding)任(ren)务(wu)中有良好表(biao)现，但无法适(shi)用于更复杂、多样化的任(ren)务(wu)场景。而s1模型也只能通过精心挑选的训练数(shu)据，在(zai)特定(ding)测试集(ji)上超过早期版本o1 preview，而远未超过o1正(zheng)式版或DeepSeek-R1。
最后，开发性能更优越的大模型，仍需强化学习技术。刘知远说，就推动(dong)大模型能力边界而言，“知识蒸馏(liu)”技术意义不大，未来仍需探(tan)索大规模强化学习技术，以持续激发大模型在(zai)思考、反思、探(tan)索等方面的能力。
AI模型未来如何(he)进化
在(zai)2025年美(mei)国消费电子展上，美(mei)国英伟(wei)达公司高管为AI的进化勾(gou)画了一条路线图：以智能水平为纵轴、以计算(suan)量为横轴，衡量AI模型的“规模定(ding)律”呈现从(cong)“预训练扩展”、到“训练后扩展”，再到“测试时扩展”的演进。
“预训练扩展”堪称“大力出奇迹”——训练数(shu)据越多、模型规模越大、投入(ru)算(suan)力越多，最终得到AI模型的能力就越强。目标是构建一个通用语言模型，以GPT早期模型为代表(biao)。而“训练后扩展”涉(she)及强化学习和人类反馈(kui)等技术，是预训练模型的“进化”，优化其在(zai)特定(ding)领域的任(ren)务(wu)表(biao)现。
随着“预训练扩展”和“训练后扩展”边际收益逐(zhu)渐递减，“测试时扩展”技术兴(xing)起。田丰说，“测试时扩展”的核心在(zai)于将焦点从(cong)训练阶段转移到推理阶段，通过动(dong)态控制推理过程(cheng)中的计算(suan)量（如思考步长、迭(die)代次数(shu)）来优化结果。这一方法不仅降低了对预训练数(shu)据的依赖，还显著提(ti)升了模型潜力。
三者在(zai)资源分配和应用场景上各有千秋。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定(ding)工作技能，如医疗、法律等专(zhuan)业领域。“测试时扩展”则赋予了模型更强推理能力。
AI模型的迭(die)代还存(cun)在(zai)类似摩(mo)尔(er)定(ding)律的现象，即(ji)能力密度随时间(jian)呈指数(shu)级(ji)增强。刘知远说，2023年以来，大模型能力密度大约每100天翻一番，即(ji)每过100天，只需要一半算(suan)力和参数(shu)就能实现相同能力。未来应继续推进计算(suan)系统智能化，不断(duan)追求更高能力密度，以更低成本，实现大模型高效发展。（完）