低成本高效能 李飞飞团队惊艳训练成果揭秘

低成本高性能推理模型：s1的诞生与实现

近年来，人工智能（AI）领域的发展日新月异，大模型的性能不断提升，但随之而来的是巨大的计算资源和训练成本。
在这一背景下，以低成本实现高性能的推理模型成为了众多研究者的追求。
最新由AI教母李飞飞及其团队推出的s1模型，便是一个令人瞩目的成果。

一、背景介绍

近期，DeepSeek-R1模型以极低成本实现了与o1模型相近的性能，引发了广泛关注。
这一成果背后的故事展示了模型推理技术的巨大潜力。
在此基础上，李飞飞团队运用蒸馏技术，以惊人的低成本训练出了s1模型，其性能在数学和编程能力的评测集上比肩DeepSeek-R1和o1。

二、s1模型的诞生

s1模型的诞生离不开团队对Test-timeScaling的深入研究。
在OpenAI的o1模型展现出Test-timeScaling的能力后，复现这一成果成为了s1团队的目标。
过程中，团队构建了精心挑选的1000个样本数据集s1K，每个问题都附有答案以及gemini2.0FlashThinking实验版的思考过程。

三、s1模型的训练过程

研究团队以阿里通义团队的Qwen2.5-32B-Instruct作为基础模型，通过蒸馏谷歌DeepMind的推理模型Gemini2.0FlashThinking实验版，最终得到了s1模型。
训练过程中，团队采用了简单的蒸馏技术——budgetforcing法，通过设定思考token数量上限和下限来引导模型提供最佳答案。
整个训练过程仅用了不到半个小时，训练成本之低令人咋舌。

四、s1模型的表现与评价

在对比多个推理模型后，s1模型表现出了卓越的性能。
在MATH500评测中，s1-32B的成绩超过了o1-mini，与o1和DeepSeek-R1相媲美。
s1模型在样本效率上表现出色，仅使用1000个样本训练便在AIME24上取得了接近Gemini2.0Thinking的成绩。

五、s1模型的启示与展望

s1模型的诞生为我们提供了许多启示。
顺序Scaling相较于并行Scaling在Test-timeScaling中更为有效。
budgetforcing法在控制、缩放和性能指标上表现最佳。
蒸馏技术在大模型推理中具有重要意义。
展望未来，我们有理由相信，随着技术的不断进步，更多的创新方法将涌现出来，推动AI领域的发展。

六、总结

s1模型的诞生是AI领域的一大突破。
通过运用简单的蒸馏技术和创新的Test-timeScaling方法，研究团队以极低成本训练出了高性能的推理模型。
这一成果为我们提供了许多启示，也让我们看到了AI领域的更多可能性。
期待未来大模型技术的精彩发展。

七、参考文献

1. TechCrunch（2025）：Researchers Created anOpen Rival to OpenAIs o1 Reasoning Model for Under50.
2. 本文：s1: Simplest-Timescaling （可在arXiv上找到）
3. GitHub项目：s1 （链接：）

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