今日一则关于人工智能领域的新闻引发广泛关注。

据报道，李飞飞等斯坦福大学和华盛顿大学的研究人员以不到50美元的云计算费用，成功训练出了一个名为s1的人工智能推理模型。该模型在数学和编码能力测试中的表现，据称与OpenAI的O1和DeepSeek的R1等尖端推理模型不相上下。

这一消息无疑在AI界投下了一颗重磅炸弹，真相究竟如何？

《科创板日报》记者调查和采访业内人士后发现，s1模型的训练并非从零开始，而是基于阿里云通义千问（Qwen）模型进行监督微调。这意味着，s1模型的神奇“低成本”，是建立在已具备强大能力的开源基础模型之上。

▌通义模型的“基座”作用

根据李飞飞等人的研究论文，s1模型的训练仅使用了1000个样本数据。按照业内共识，这一数据量在AI训练中可谓微乎其微，通常不足以训练出一个具备推理能力的模型。

青年AI科学家、上海交通大学人工智能学院谢伟迪副教授告诉《科创板日报》记者，如果仔细研究斯坦福s1的论文会发现，s1模型的神奇是以通义千问模型为基座进行微调，这1000个样本训练的作用更像是“锦上添花”，而非“从零开始”。

国内某知名大模型公司CEO也向《科创板日报》记者表示：“从论文原文来看，所谓用50美元训练出新的具有推理能力的模型，实际上只是用从谷歌模型中提炼出来的1000个样本，然后对通义千问模型进行监督微调。这种微调的成本确实很低，但明显是站在既有领先模型的‘肩上’才能做到。”

斯坦福s1论文原文也注明模型是以阿里通义千问模型为基础微调

谢伟迪指出，国内外还有其他团队也声称用极低的成本，训练出了具有推理能力的新模型。但一阅读其论文原文，就会发现它们无一例外都是基于通义模型作为基座进行的。

国外多位人工智能研究者也指出，不少的“新”模型都是建立通义模型基础上

“以通义千问模型作为基座，确实可以用很少的样本数据就达到产生新的推理模型的效果，但如果换成其他基座模型，新模型能力却没有任何的提升。所以，能力真正神奇的是Qwen模型，而不是s1。” 谢伟迪说。

▌低成本训练大模型有局限，但也是方向

尽管s1模型的低成本训练在某种程度上展示了AI训练的潜力，但其局限性也不容忽视。

首先，这种低成本训练依赖于已有的强大基座模型，如阿里通义千问模型。如果没有这样的基座模型，低成本训练的效果将大打折扣。

其次，1000个样本数据的训练量在大多数情况下是不够的，尤其是在需要处理复杂任务的场景中。

此外，低成本训练的成功也引发了对AI模型知识产权和伦理问题的讨论。如果越来越多的研究依赖于已有的基座模型进行微调，那么这些基座模型的开发者是否应该获得相应的回报？如何确保AI技术的公平使用和共享？这些问题都需要业界进一步探讨和解决。

尽管s1模型的低成本训练引发了争议，但其背后的研究思路无疑为AI领域提供了新的思考方向。

武汉人工智能学院一位资深研究人员向《科创板日报》记者表示，如何在保证模型性能的前提下，降低训练成本，是AI研究的一个重要课题。未来，随着技术的进步和算法的优化，或许我们真的能够看到更多低成本、高性能的AI模型问世。

来源：科创板日报