概述：推理大模型建立在通用大模型基础之上，在推理框架上线之前，通用大模型直接回答。那现在就让他基于思维链，一步一步做好规划、调整、校对并完成输出。所以通用大模型和推理大模型它不是矛盾的存在。
简单来看，推理大模型和通用大模型功能不一，如果把AI模型比作工具包，DeepSeek把传统通用大模型比作一把瑞士军刀，功能多但不够锋利；推理大模型则像手术刀，专精切割但用途单一。
DeepSeek深度思考R1是一款基于深度学习技术的推理模型，其核心功能在于通过强化学习提升模型的推理能力。其设计目标是通过强化学习等技术，引入了自我反思能力，使其在推理过程中能够自我验证和反思，从而提高推理的准确性和可靠性。
性能数据：官方数据显示，DeepSeek R1在数学、代码、自然语言推理等任务上的表现已可与OpenAI的顶级模型GPT-4相当。例如，DeepSeek系列模型在美国高级中学数学竞赛AIME2024题目上的一次性解题正确率达到39.2%,而GPT-4仅约9.3%。
现实案例：业内已经出现利用该模型辅助科研的例子。例如，有研究者在实验中让DeepSeek模型逐步求解AIME(美国数学邀请赛)竞赛难题，DeepSeek展现了清晰的链式推理过程，输出的思路连贯且易于理解。
思维链设计：DeepSeek深度思考R1通过原生思维链设计，使模型在推理过程中能够生成详细的推理路径。这种设计不仅提高了推理的准确性，还增强了模型的可解释性。
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