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近期，科技圈流傳著一個令人震驚的消息：李飛飛團隊僅用 50 美元就訓練出了一個與 DeepSeek R1 性能相當的 AI 推理模型。這一消息引發了廣泛討論，許多人質疑其真實性和可行性。本文將深入剖析這一研究背后的真相，探討其技術細節、依賴條件以及潛在的商業應用前景。

前天下午，一個信息在科技圈傳起來了。

說李飛飛團隊花了50美元就訓練出了一個和DeepSeek R1差不多厲害的AI推理模型。這聽起來簡直像科幻小說的情節，但事實真的如此嗎？

我趕緊看了下研究論文，發現并不是這樣。

先說說這個模型是怎么來的。其實，李飛飛團隊并沒有完全從頭開始訓練一個新的模型。這個名為S1的模型，實際上是基于阿里云的通義千問（Qwen）模型進行監督微調的結果。

就像在已經蓋好的大樓上加點裝飾一樣。所以，所謂的“50美元奇跡”，是站在了別人已經搭好的高臺上才做到的。

既然是微調，具體是怎么微調的呢？主要有兩點：

1. 精心挑選數據
2. 使用高效訓練

他們找了一個很小的數據集，只有1000個問題，但這些問題都是精心挑出來的，難度高、種類多，質量還特別好。這些數據是從谷歌Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental模型中蒸餾出來的，就像把精華部分提取出來一樣。

訓練過程是，他們用了16臺很厲害的電腦（Nvidia H100 GPU），訓練時間不到30分鐘，總共花了不到50美元。就這樣，S1模型在有限的資源下實現了性能的提升。

我一聽，這不就像去網吧借了幾臺電腦，花了點零花錢，就開發出了一款王者榮耀一樣。中文自媒體最喜歡這種噱頭，各種蹭熱點，大家都知道，現在DeepSeek R1特別火，誰都想在熱點上分一杯羹。但這種操作，確實有點噱頭了。

不過，我覺得，雖然這個方法聽起來很厲害，但能不能真的推廣開來，還得好好思考一下。

為什么呢？

首先，這個方法太依賴通義千問模型了。如果沒有強大的基礎，這個模型就沒辦法表現得那么好。這就像是搭積木，底下的積木要是不穩，上面再怎么裝飾也沒用。

然后，1000個數據在處理很復雜的問題時可能不夠用。畢竟，有時候，我們要更多的數據來讓模型更聰明。而且，這種依賴外部模型進行微調的方式還可能引發知識產權的問題。

比如，大家都用別人的模型來訓練自己的模型，那原來的模型開發者是不是應該得到一些回報呢？

不過，盡管有這些問題存在，我認為，李飛飛團隊的研究還是給了我們很多啟發。即：可以花很少的錢，也能訓練出很厲害的AI模型。因為，這對于小公司、個人開發者，還有那些教育資源不夠的地方來說，是個很大的鼓舞。

但是，這個模型到底能不能商用呢？

這又是一個問題。雖然訓練成本降低了，但商用還要考慮很多因素。比如：模型的穩定性和可靠性。比如，DeepSeek R1雖然訓練成本低，但它的推理成本其實也不低。而且，訓練模型只是第一步，模型的維護和更新也需要持續投入。

我覺得，這種小模型的確是一種探索。像我前一段時間本地部署了兩個模型，電腦熱得可以蒸雞蛋。那時，我在想，要是能再小點、再聰明點，就好了。

總之，雖然「50美元訓練出AI模型」聽起來很誘人。

但我們還是要理性看待這件事，它并不是說AI技術一下子就變得特別簡單了，而是在特定的條件下，找到了一種新的方法；我們不能因為這個，就忽略基礎研究和大規模投入的重要性。

不過，這也確實是好消息，說明AI技術正在朝著更平民化的方向發展。希望未來，每個電腦上都能有一個小模型。到時候，只要對著電腦說說話，就能搞定很多任務，那該多好。

報告參考：

[1].論文：https://arxiv.org/html/2501.19393v1

[2].GitHub：https://github.com/simplescaling/s1