已在GitHub開源

原標題：成本不到150元！李飛飛等26分鐘訓出個推理模型，媲美o1和R1，秘訣：用蒸餾
文章來源：量子位
內容字數：5587字

斯坦福團隊僅用150元訓練出媲美OpenAI o1的推理模型s1

近日，來自斯坦福大學、華盛頓大學、艾倫人工智能實驗室等機構的研究人員，在AI教母李飛飛的帶領下，推出了一款名為s1的推理模型，其性能可與OpenAI o1和DeepSeek-R1相媲美，然而訓練成本卻低至150元人民幣左右。這一突破性成果引發了廣泛關注，其核心在于巧妙地運用模型蒸餾技術。

1. s1模型的低成本訓練秘訣：模型蒸餾

s1團隊利用阿里通義團隊的Qwen2.5-32B-Instruct作為基礎模型，通過蒸餾谷歌DeepMind的推理模型Gemini 2.0 Flash Thinking實驗版，最終得到了s1模型。整個訓練過程僅需16個英偉達H100，耗時26分鐘，云計算成本不到50美元。這種極低的成本得益于模型蒸餾技術，它能夠將大型模型的知識遷移到較小的模型中，從而降低訓練成本和計算資源需求。

2. 精心設計的數據集s1K

為了訓練s1，研究團隊創建了一個包含1000個精心挑選問題的s1K數據集。這些問題涵蓋數學、科學等多個領域，并附有答案以及Gemini 2.0 Flash Thinking實驗版的思考過程。數據集的篩選過程嚴格遵循質量、難度和多樣性原則，確保數據的有效性和代表性。

3. 創新的順序Scaling方法：budget forcing

s1團隊專注于Test-time Scaling的順序Scaling方法，并提出了一種名為“budget forcing”的解碼時間干預方法。該方法通過添加“end-of-thinking token分隔符”和“Final Answer”來控制模型思考token的數量上限，并通過禁止生成“end-of-thinking token分隔符”和添加“wait”詞來控制下限，從而引導模型進行更深入的推理和迭代細化。 研究還對比了其他方法，例如條件長度控制方法和拒絕抽樣，最終證明budget forcing在控制、縮放和性能指標上表現最佳。

4. s1模型的性能表現

在AIME24、MATH500和GPQA Diamond三個推理基準測試中，s1-32B的表現與OpenAI o1和DeepSeek-R1不相上下，尤其在MATH500上取得了93.0的優異成績。研究發現，雖然budget forcing可以提高模型性能，但過度抑制思考會導致模型陷入死循環。s1模型的樣本效率極高，僅用1000個樣本訓練就達到了接近Gemini 2.0 Thinking的性能。

5. 研究結論與未來展望

s1模型的成功證明了模型蒸餾和Test-time Scaling的巨大潛力，為構建高性能、低成本的推理模型提供了新的思路。該研究也揭示了頻繁抑制思考可能導致模型陷入死循環的問題。未來，研究團隊將繼續探索更有效的Test-time Scaling方法，推動大模型技術的進一步發展。 s1模型的開源也為學術界和工業界提供了寶貴的資源。

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作者簡介：追蹤人工智能新趨勢，關注科技行業新突破