De småstora destillerade modellerna av Deepseek-R1 är finjusterade med hjälp av kedje-av-genomtänkta data som genereras av Deepseek-R1, markerade med...Taggar, ärvning av resonemangets kapacitet för R1. Dessa finjusterade datasätt inkluderar uttryckligen resonemangsprocesser som problemnedbrytning och mellanliggande avdrag. Förstärkningsinlärning har anpassat den destillerade modellens beteendemönster med resonemangsstegen som genereras av R1. Denna destillationsmekanism gör det möjligt för små modeller att upprätthålla beräkningseffektivitet samtidigt som man får komplexa resonemang nära de för större modeller, vilket är av betydande applikationsvärde i resursbegränsade scenarier. Till exempel uppnår 14B-versionen 92% av kodens slutförande av den ursprungliga Deepseek-R1-modellen. Den här artikeln introducerar den Deepseek-R1-destillerade modellen och dess kärnapplikationer i industriell kantberäkning, sammanfattad i följande fyra riktningar, tillsammans med specifika implementeringsfall: