1/30 训练步骤复刻 DeepSeek-R1-Zero，沈向洋姜大昕张祥雨等开源推理模型 RL 训练方法

白城市重大建设公开app 银川市工商信息app 淮安市最新新闻app 那曲市应急管理app 山南市第三小学app 滨州市养老服务app 威海市征地服务app 黄冈市第二小学app 兰州市旅游协会app 孝感市工商局app 鸡西市工程造价app 温州市专题专栏app 中卫市未成年保护协会app 乌兰察布市工商信息app 珠海市公共法律服务app 新余市非物质文化遗产app 广安市第二高中app 咸宁市第三小学app 嵊泗县第六小学app 蕲春县司法管理app 清流县公共法律服务app 紫阳县第三小学app 围场满族蒙古族自治县第二高中app 岐山县历史记录app 枣强县第三中学app 沁源县长子县城乡建设app 抚顺县公共文化服务app 柳林县税务局app 封丘县通讯协会app 仁寿县第三高中app 措勤县灾害救助app 望奎县第四小学app 巧家县消防局app 岑巩县第五中学app 东丰县第三中学app 巨野县政府公报app 德安县妇联app 兴文县土木工程app 神池县公共法律服务app 南陵县通讯协会app 泾源县历史记录app 延津县文旅信息app 麻栗坡县工程造价app 依安县未成年保护协会app 西华县第四中学app 青龙满族自治县消防局app 麻阳苗族自治县土地局app 会昌县住房保障app

DeepSeek 啥都开源了，就是没有开源训练代码和数据。

现在，开源 RL 训练方法只需要用 1/30 的训练步骤就能赶上相同尺寸的 DeepSeek-R1-Zero 蒸馏 Qwen。

国内大模型六小强之一的阶跃星辰与清华联合发布 Open Reasoner Zero（ORZ），由 AI 大拿沈向洋、阶跃星辰创始人 / CEO 姜大昕、ResNet 作者张祥雨等一众大佬亲自署名。

在响应长度上，用约 17% 的训练步骤就能赶上 DeepSeek-R1-Zero 671B。

值得关注的是，团队还发现了一个重要的转折点 ——

在训练步骤约 680 步时，模型的训练奖励值、反思能力和回答长度同时出现显著提升，疑似出现了 DeepSeek-R1-Zero 论文中类似的“顿悟时刻”（aha moment）。

目前，研究训练数据、训练代码、论文、模型全都 100％开源，开源许可证用的也是宽松的 MIT Lisence。

开源 48 小时，就已速揽 700 + 星星。

以下是更多细节。

复杂的奖励函数不必要？！

通过广泛的实验，团队证明了一种极简主义的方法，带有 GAE 的原版 PPO 就可以有效地扩展 RL 训练（关键的参数设置是 GAE λ= 1，折扣因子 γ=1）。

再加上基于规则的奖励函数，足以在推理任务上同时扩大响应长度和基准性能，类似于 DeepSeek-R1-Zero 中观察到的现象。

这一结果表明复杂的奖励函数是不必要的。

另外，团队在不依赖任何基于 KL 的正则化技术的情况下实现了稳定的训练，这与 RLHF 和推理模型领域目前的认知不同，这也为进一步扩大强化学习规模提供了希望。

同时扩大数据数量和多样性对于 Open Reasoner Zero 的训练至关重要。虽然在像 MATH 这样有限的学术数据集上训练会导致性能快速达到平台期，但精心策划的大规模多样化数据集能够实现持续扩展，在训练集和测试集上都没有饱和的迹象。

在以 Qwen2.5-Base-7B 为基础模型的实验中，所有基准测试在某个时间点都会经历奖励和响应长度的突然增加，这种现象类似于涌现行为。

在整个训练过程中，Average Correct Reflection Length 始终高于 Average Response Length。一个特别值得注意的现象出现在第 680 步附近，可以观察到三个指标同时加速。

最终，Open-Reasoner-Zero 模型在 MMLU 和 MMLU_PRO 基准测试中，无需任何额外的指令调整即可超越 Qwen2.5 Instruct。

One More Thing

昨天，在阶跃星辰生态开放日上，阶跃星辰创始人兼 CEO 姜大昕就有简单提及这项研究。

只提了一嘴，是因为研究还未完全完成（Working in Progress)，随时可能有新进展，感兴趣的盆友可以关注一哈。

项目地址：

https://github.com/Open-Reasoner-Zero/Open-Reasoner-Zero/
本文来自微信公众号：量子位（ID：QbitAI），作者：梦晨西风