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深度求索认为，DeepSeek-R1-0528 的思维链对于学术界推理模型的研究和工业界针对小模型的开发都将具有重要意义。在R1最初发布时，这就是DeepSeek想要证明的技术趋势之一，而这个叫做DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B的小模型，是最新的证明。该模型最核心的技术亮点在于成功地将 DeepSeek-R1-0528 这种超大规模模型的复杂“思维链”（Chain of Thought, CoT）蒸馏到一个仅有8B参数量的 Qwen3-8B 基座模型上。结果显示，蒸馏后的8B模型在极具挑战性的AIME数学竞赛中取得了超越原版Qwen3-8B达10%的成绩，甚至达到了与235B参数量的Qwen3-235B相当的水平。这强有力地证明了高质量思维链对于提升小模型推理能力的巨大潜力，以及蒸馏技术在传递这种高级认知能力方面的有效性。这一成果会继续打破“唯参数论”的迷思，它展示了通过先进的训练方法（如思维链蒸馏），小参数模型完全有可能在特定复杂任务上达到或接近远超其参数规模的大模型的性能水平。这对于算力受限、追求更高效率和更低部署成本的场景具有极其重要的现实意义。
