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新华社北(bei)京2月(yue)23日电 新闻分析｜全球科研团(tuan)队竞(jing)逐低成本AI模型研发新范(fan)式
新华社记者彭茜
美国斯坦福(fu)大学等机构研究团(tuan)队近日宣布，在(zai)基(ji)座大模型基(ji)础(chu)上，仅耗费数十(shi)美元就开发出(chu)相(xiang)对(dui)成熟的推(tui)理模型。尽管其整体性能(neng)尚无法比肩美国开放(fang)人(ren)工智能(neng)研究中(zhong)心（OpenAI）开发的o1、中(zhong)国深度求索公(gong)司(si)的DeepSeek-R1等，但此类尝试意味着(zhe)企业可以较低成本研发出(chu)适合自(zi)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(zhan)”技术或代表一条(tiao)更可持续的AI研发路径(jing)。
低成本玩转高级推(tui)理
美国斯坦福(fu)大学和华盛(sheng)顿大学研究团(tuan)队近日宣布研发出(chu)名为s1的模型，在(zai)衡量数学和编码能(neng)力(li)的测试中(zhong)，可媲美o1和DeepSeek-R1等。研究团(tuan)队称，训练租用所需的计算(suan)资源等成本只需约几十(shi)美元。
s1的核心创新在(zai)于采用了“知识蒸馏”技术和“预算(suan)强制”方法。“知识蒸馏”好比把别(bie)人(ren)酿好的酒(jiu)进(jin)一步提纯。该模型训练数据是基(ji)于谷歌Gemini Thinking Experimental模型“蒸馏”出(chu)的仅有1000个样本的小型数据集。
“预算(suan)强制”则使(shi)用了AI模型训练新方法——“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，通过调整计算(suan)资源分配，使(shi)模型更深入(ru)思(si)考问题，提高推(tui)理能(neng)力(li)和准确性。
“预算(suan)强制”通过强制提前结束或延长模型的思(si)考过程，来影响模型的推(tui)理深度和最终答案。s1对(dui)阿(a)里云的通义千问开源模型进(jin)行(xing)微调，通过“预算(suan)强制”控制训练后的模型计算(suan)量，使(shi)用16个英伟(wei)达H100 GPU仅进(jin)行(xing)26分钟(zhong)训练便达成目标。
美国加(jia)利福(fu)尼亚大学伯克利分校研究团(tuan)队最近也开发出(chu)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)务中(zhong)的表现。该模型通过强化学习，实现了部分相(xiang)当于30亿模型参数的大语言模型的自(zi)我思(si)维验证和搜索能(neng)力(li)。团(tuan)队称项目训练成本不到(dao)30美元。
“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(yuan)接受记者采访时说，部分海外研究团(tuan)队使(shi)用DeepSeek-R1、o1等高性能(neng)推(tui)理大模型来构建(jian)、筛选高质量长思(si)维链数据集，再用这些数据集微调模型，可低成本快速获得高阶推(tui)理能(neng)力(li)。
相(xiang)关专家认为，这是AI研发的有益尝试，以“二次创造”方式构建(jian)模型增强了AI普惠性。但有三点值得注意：
首先，所谓“几十(shi)美元的低成本”，并未纳入(ru)开发基(ji)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)买地、打地基(ji)的钱。AI智库(ku)“快思(si)慢想研究院”院长田丰告诉记者，几十(shi)美元成本只是最后一个环节的算(suan)力(li)成本，并未计算(suan)基(ji)座模型的预训练成本、数据采集加(jia)工成本。
其次，“二次创造”构建(jian)的模型，整体性能(neng)尚无法比肩成熟大模型。TinyZero仅在(zai)简单数学任(ren)务、编程及数学益智游戏等特定任(ren)务中(zhong)有良好表现，但无法适用于更复杂、多(duo)样化的任(ren)务场(chang)景(jing)。而s1模型也只能(neng)通过精心挑选的训练数据，在(zai)特定测试集上超过早期版本o1 preview，而远(yuan)未超过o1正式版或DeepSeek-R1。
最后，开发性能(neng)更优(you)越的大模型，仍需强化学习技术。刘知远(yuan)说，就推(tui)动大模型能(neng)力(li)边界而言，“知识蒸馏”技术意义不大，未来仍需探索大规模强化学习技术，以持续激发大模型在(zai)思(si)考、反思(si)、探索等方面的能(neng)力(li)。
AI模型未来如何进(jin)化
在(zai)2025年(nian)美国消费电子展(zhan)上，美国英伟(wei)达公(gong)司(si)高管为AI的进(jin)化勾画了一条(tiao)路线图：以智能(neng)水平为纵轴、以计算(suan)量为横轴，衡量AI模型的“规模定律”呈(cheng)现从“预训练扩展(zhan)”、到(dao)“训练后扩展(zhan)”，再到(dao)“测试时扩展(zhan)”的演进(jin)。
“预训练扩展(zhan)”堪(kan)称“大力(li)出(chu)奇迹”——训练数据越多(duo)、模型规模越大、投入(ru)算(suan)力(li)越多(duo)，最终得到(dao)AI模型的能(neng)力(li)就越强。目标是构建(jian)一个通用语言模型，以GPT早期模型为代表。而“训练后扩展(zhan)”涉及强化学习和人(ren)类反馈等技术，是预训练模型的“进(jin)化”，优(you)化其在(zai)特定领域(yu)的任(ren)务表现。
随着(zhe)“预训练扩展(zhan)”和“训练后扩展(zhan)”边际收(shou)益逐渐(jian)递减，“测试时扩展(zhan)”技术兴起。田丰说，“测试时扩展(zhan)”的核心在(zai)于将焦点从训练阶段转移到(dao)推(tui)理阶段，通过动态控制推(tui)理过程中(zhong)的计算(suan)量（如思(si)考步长、迭代次数）来优(you)化结果。这一方法不仅降低了对(dui)预训练数据的依(yi)赖，还显著提升了模型潜力(li)。
三者在(zai)资源分配和应用场(chang)景(jing)上各有千秋。预训练像是让AI模型去学校学习基(ji)础(chu)知识，而后训练则是让模型掌握特定工作技能(neng)，如医(yi)疗、法律等专业领域(yu)。“测试时扩展(zhan)”则赋予(yu)了模型更强推(tui)理能(neng)力(li)。
AI模型的迭代还存在(zai)类似摩(mo)尔定律的现象，即能(neng)力(li)密度随时间呈(cheng)指数级增强。刘知远(yuan)说，2023年(nian)以来，大模型能(neng)力(li)密度大约每100天翻一番，即每过100天，只需要一半算(suan)力(li)和参数就能(neng)实现相(xiang)同能(neng)力(li)。未来应继续推(tui)进(jin)计算(suan)系统智能(neng)化，不断追求更高能(neng)力(li)密度，以更低成本，实现大模型高效发展(zhan)。（完）