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2月6日，据外媒报谈，李飞飞等斯坦福大学和华盛顿大学的看管东谈主员以不到50好意思元的用度，使用了16张英伟达H100 GPU，耗时26分钟就完成了检会，得手“打造”出了一个名为s1-32B的东谈主工智能推理模子。
凭据李飞飞等东谈主的看管论文《s1： Simple test-time scaling》，该模子在数学和编码才略测试中的阐扬，与OpenAI的o1和DeepSeek的R1等顶端推理模子不相高下，在竞赛数常识题上的阐扬更是比o1-preview最初27%。
凭借低资本、高遵守，s1模子成为继“AI界价钱屠户”DeepSeek之后再次激发科技界热议的话题。
但s1推理模子的资本真的只消50好意思元吗？其性能是否真有描摹的那么出色？在“白菜价”的背后，李飞飞团队又有哪些探索？
针对资本问题，复旦大学策画机学院副教师、博士生郑骁庆在摄取《逐日经济新闻》记者采访时指出，“像DeepSeek大概近似的公司，在寻找有用的整合贬责决议时，需要进行大皆的前期看管与消融现实。”这意味着前期是需要大皆“烧钱”的。
图片来源：论文《s1： Simple test-time scaling》
据报谈，李飞飞等斯坦福大学和华盛顿大学的看管东谈主员以不到50好意思元的用度，使用了16张英伟达H100 GPU，耗时26分钟就完成了模子s1-32B的检会。
参与该项指标斯坦福大学看管员尼克拉斯·穆宁霍夫（Niklas Muennighoff）更是示意，如今，只消约20好意思元就能租到所需的策画资源。
然则，对于检会资本，有几点需要明确。
起头，模子s1-32B的打造并非是从零启动，而是基于现成的、预检会的模子（阿里通义千问Qwen2.5-32B-Instruct）进行监督微调。而微调一个模子和从零启动检会一个模子的资本是无法视团结律的。
其次，50好意思元是否包含了其他数据、建立、消融现实等用度，还要打一个问号。正如DeepSeek-V3不到600万好意思元的检会资本，骨子上也只包括了检会时的GPU算力用度。
郑骁庆向每经记者示意，“像DeepSeek大概近似的公司，在寻找有用的整合贬责决议时，需要进行大皆的前期看管与消融现实。”
而消融现实就意味着，前期是需要大皆“烧钱”的。
AI数据公司Databricks看管员奥马尔·哈塔布（Omar Khattab）评价称，（李飞飞团队的）论文似乎是对于Qwen模子的某种发现。
图片来源：X
谷歌DeepMind资深看管员Wenhu Chen相似示意，“确凿神奇的是Qwen模子。咱们尝试过把基座模子换成其他模子，用相似的数据去检会，但最终并不可达到这样好的后果。”
也即是说，s1-32B是站在了“巨东谈主肩膀”上，且50好意思元的资本也并莫得涵盖Qwen模子的检会用度。
李飞飞团队发表的论文提到，凭据Qwen2.5-32B-Instruct进行微调的s1-32B模子，在数学和编码才略测试中的阐扬，与OpenAI的o1和DeepSeek的R1等顶端推理模子不相高下，在竞赛数常识题上的阐扬更是比o1-preview最初27%。
图片来源：论文《s1： Simple test-time scaling》
此外，看管闭幕披露，s1-32B是样本效率最高的灵通数据推理模子，阐扬显著优于其基座模子（Qwen2.5-32B-Instruct）以及OpenAI的推理模子o1-preview。
事实上，s1-32B只可在特定的测试集上超越o1-preview，且并莫得超越“满血版”o1和DeepSeek-R1。
图片来源：论文《s1： Simple test-time scaling》
看管闭幕披露，在AIME 2024和MATH 500两个测试集结，s1-32B超越了o1-preview，但不管在哪个测试集，s1-32B皆莫得超越“满血版”o1郑再版DeepSeek-R1。
测试时拓展：多动脑多查抄
事实上，李飞飞团队论文的中枢也并不在于何如“卷”模子价钱，而是看管何如以最简便的形式终了“测试时拓展”（test-time scaling）。
测试时推广是一种在模子推理阶段通过多步推理来提高模子性能的时间。具体来说，看管团队通过预算强制，限度模子不错“念念考”多万古刻或进行若干步操作。如若模子过早收尾推理，系统会饱读吹模子延伸念念考时刻，确保其充分斟酌问题。这也就意味着，模子在推理时会进行屡次推理迭代，并渐渐优化推理闭幕，最终身成高质地的谜底。
举例，当被问到“raspberry”中有几个“r”时，模子起头进行了初步推理，并得出了失实的初步闭幕：有2个r。但推理经过并莫得就此收尾，模子又从头进行推理，优化了前次复兴的闭幕，输出了最终的谜底：3个r。
图片来源：论文《s1： Simple test-time scaling》
OpenAI的o1系列模子即是一个典型的例子，展现了测试时拓展在模子性能莳植上的后劲。
微软CEO萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）曾示意，咱们正在见证一种新的限制规定（Scaling Law）的出现——模子效率与测试时刻或推理时刻策画干系。
高质地数据集s1K：数据真金不怕火金术
此外，李飞飞看管团队还从16个来源汇集了59029谈高质地题目，包括数学竞赛问题、博士级别的科常识题、奥林匹克竞赛问题等，并通过三个程序进行考据：难度、万般性和质地。
通过过滤，看管团队最终取得了包含1000个样本的s1K数据集，数据集掩饰几何、数论、量子力学等50个畛域，而况每个问题皆配有从Google Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental当作“教师模子”蒸馏而来的的谜底和推理轨迹。
这个数据集的构建基于三个要道程序：难度、万般性和质地。
高质地的数据集，极大裁减了s1-32B模子的检会资本。
复旦大学策画机学院副教师、博士生郑骁庆在摄取每经记者时示意，大限制的数据可能不会成为下一步全球争夺的战场，其资本和产出之间的比例在逐渐压缩，而高质地数据的微长入强化学习改日将会有更多的参加。
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