DeepSeek 的 R1 模型的具体训练时长尚未公开披露，例如几周或几个月。然而，根据大型语言模型 (LLM) 的行业标准，训练时间通常取决于模型大小、计算资源、数据集规模和优化策略等因素。例如，参数数量与 R1 相似的模型（可能达到数百亿个参数）通常需要在专用硬件上进行数周到数月的连续训练。例如，据报道，训练像 GPT-3 这样拥有 1750 亿个参数的模型，使用了数千个 GPU，耗时数周。虽然 DeepSeek 尚未分享具体细节，但他们的基础设施和效率优化可能在确定 R1 的训练时间线方面发挥着重要作用。
训练时长很大程度上受计算资源和平行技术的影响。现代 LLM 在 GPU 或 TPU 集群上进行训练，利用分布式计算框架将工作负载分配到各个设备。例如，像 R1 这样的模型可能会使用数据并行（跨 GPU 拆分数据）或模型并行（拆分模型本身）来加速训练。这些集群的规模——例如节点数量或硬件类型（例如，NVIDIA A100 或 H100 GPU）——直接影响模型收敛的速度。此外，混合精度训练（使用 16 位或 8 位浮点数）和优化的库（例如，用于矩阵运算的 CUDA 内核）等技术可以减少训练时间，而不会牺牲准确性。DeepSeek 的工程团队可能会采用这些优化来平衡速度和性能。
另一个关键因素是数据集大小和预处理效率。训练 LLM 需要处理大量的文本语料库——通常是 TB 级的数据——必须对其进行高效的令牌化、过滤和批处理。如果 R1 使用的数据集与其他大型模型相当（例如，数千亿个令牌），则数据管道本身可能会引入瓶颈。例如，如果未进行优化，跨分布式系统加载和预处理数据会减慢训练速度。 DeepSeek 可能会使用 TensorFlow 或 PyTorch 等工具以及自定义数据加载器来简化此过程。最后，超参数选择（例如，批量大小、学习率计划）和提前停止标准（一旦验证损失趋于平稳就停止训练）也会影响总训练时间。虽然 R1 的确切数字不可用，但这些因素为开发人员提供了一个框架，用于估计类似模型的训练时间线。