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s1是什么

李飞飞团队推出的s1模型是一款具备强大推理能力的AI推理模型。该模型以极低的训练成本（不到50美元）实现了与OpenAI-o1和DeepSeek-R1等尖端推理模型相当的性能。

s1模型基于谷歌的Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental模型进行蒸馏，并通过监督微调（SFT）和test-time scaling等方法进行优化。在数学和编码能力测试中，s1模型展现了出色的表现，为AI领域带来了新的低成本、高效率的解决方案。

s1研发背景与特点

• 研发背景：s1模型的问世，是为了应对当前人工智能领域高昂的技术开发成本问题。高昂的成本往往限制了中小型企业和新创团队在这一领域的涉足，造成了行业的进一步集中和技术壁垒。因此，斯坦福大学与华盛顿大学的研究团队致力于开发一款低成本、高效率的AI模型。
• 核心特点：s1模型采用了“蒸馏”技术，这是一种通过模仿其他更强大的模型的答案，从而提取出其推理能力的方法。这一技术的成功应用，使得s1模型能够以极低的成本实现强大的推理性能。

s1技术细节

• 训练成本：s1模型的训练成本极低，仅花费了不到50美元的云计算成本。在仅使用16个Nvidia H100 GPU的支持下，训练耗时不到30分钟。这一成本远低于传统AI模型的开发成本，展示了极高的资源利用效率。
• 数据集：s1模型的训练数据集经过了精心挑选，包含了1000个高质量的问题，这些问题涵盖了数学竞赛、博士级别的科学问题以及奥林匹克竞赛等多个领域。这些问题配有推理轨迹和答案，并通过难度、多样性和质量三个标准进行验证。
• 训练过程：s1模型是从谷歌的推理模型Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental中蒸馏而来。在训练过程中，s1模型设定了自我检查的机制，能够在推理时“等待”，从而提升模型回答的准确性。此外，s1模型还采用了监督微调（SFT）的方法，利用较少的数据集进行自我模仿和调整，进一步提升了模型的性能。

s1性能表现

• 数学与编程能力：s1模型在数学与编程能力测试中展现出了与OpenAI的O1及DeepSeek的R1等业界顶尖推理模型相当的水平。这一表现证明了s1模型在推理能力上的卓越性。
• 测试时扩展：s1模型在测试时扩展方面也具有出色的表现。通过控制模型在测试时的计算量，s1模型能够在保持高效性的同时，提升回答的准确性。

s1影响与意义

• 技术普及：s1模型的成功推出，推动了AI技术的普及。其低成本、高效率的特点，使得更多企业和研究机构能够涉足AI领域，促进了技术的进一步发展。
• 市场竞争：s1模型的出现加剧了AI行业的竞争。以极低的成本实现强大的推理性能，使得大型科技公司的竞争优势受到挑战。同时，s1模型也为其他团队提供了借鉴和参考，推动了行业内的技术创新和合作。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2501.19393
开源地址：https://github.com/simplescaling/s1