注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》（跟我一起学人工智能）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】

清华《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》书籍配套视频课程【陈敬雷】

GPT多模态大模型与AI Agent智能体系列一百九十五

DeepSeek 知识蒸馏：让小模型拥有大模型 “超能力”，AI 落地成本直降 90% 的核心秘密

DeepSeek的知识蒸馏技术，核心是通过**“以大带小、数据+模型双轮驱动”**的创新策略，突破传统蒸馏瓶颈，实现“小模型具备大模型级推理能力”，同时大幅压缩计算与部署成本，成为AI在资源受限场景落地的关键技术支撑。

一、技术逻辑：“数据蒸馏+模型蒸馏”，让知识高效“从大传小”

DeepSeek将**“数据层面的知识优化”与“模型层面的知识迁移”**深度结合，构建“双蒸馏”链路：

• 数据蒸馏：利用大模型（如671B参数的DeepSeek-R1）生成/优化训练数据（如80万个高价值推理样本）。通过数据增强、伪标签生成等手段，为小模型提供“更贴合大模型认知、更具代表性”的训练素材，让小模型能从源头“高效吸收知识”。
• 模型蒸馏：采用**轻量化的“监督微调（SFT）”**而非复杂的强化学习（RL），直接将大模型的知识（包括输出概率分布、中间层特征等）迁移到小模型（如Qwen、Llama系列）中。无需RL的高算力消耗，即可让小模型快速继承大模型的推理能力。

二、创新策略：突破传统蒸馏的“天花板”与多模态难题

1. “数据-模型”协同，提升蒸馏效率：
   传统蒸馏多聚焦“模型到模型”的知识传递，DeepSeek则先通过大模型优化数据质量与分布，再进行模型蒸馏。这种“先优化数据、再迁移知识”的协同逻辑，让小模型既能“学大模型的知识”，又能“从更优质的数据中高效吸收知识”，双管齐下提升性能。

2. 知识迁移的精细化设计：

   • 结合**“基于特征的蒸馏”（传递大模型中间层特征，帮助小模型捕捉数据本质模式）与“特定任务蒸馏”**（针对NLP、推理等任务定制蒸馏逻辑），让知识迁移更精准。
   • 设计混合损失函数（软标签损失+硬标签损失）、动态温度参数调整（控制软标签分布的平滑度）等训练技巧，平衡“模仿大模型输出”与“学习真实标签”的需求，避免小模型“学偏”。

3. 多模态场景的探索方向：
   虽仍面临“多模态数据融合、语义对齐”等挑战，但DeepSeek的蒸馏思路为多模态落地提供了方向——先依靠大模型统一多模态数据的“知识表达”，再蒸馏到小模型，可简化多模态场景下的技术复杂度。

三、落地价值：性能与效率的“双优平衡”

1. 小模型，大能力：
   经蒸馏的小模型（如DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B），在推理基准测试（如AIME 2024）中，性能超越更大型的开源模型（如QwQ-32B-Preview）；部分任务（如MATH-500）中，蒸馏后的32B模型Pass@1可达94.3%，接近大模型水平。

2. 资源成本锐减：
   小模型参数量仅为大模型的1/80~1/100（如Distill-Llama-8B对比DeepSeek-R1），推理速度提升50倍以上，内存占用、计算资源需求大幅降低，可在边缘设备、中小服务器上高效部署，让AI落地“门槛直降”。

3. 工程化更友好：
   蒸馏过程仅需SFT，无需复杂RL，训练周期短、算力消耗少；同时支持“参数共享、轻量化模块”等架构优化，进一步压缩模型体积与推理开销，更适配企业级规模化应用。

四、未来启示：蒸馏是“跳板”，大模型+强化学习是“天花板”

DeepSeek的实践证明：

• 蒸馏是**“低成本让小模型具备大能力”的核心手段**，能快速满足多数场景的AI落地需求（如智能客服、边缘推理等）；
• 但要突破“智能边界”（如处理更复杂、创新型任务），仍需大模型作为“知识底座”，并结合大规模强化学习做深度优化。二者并非对立，而是“普惠落地”与“突破创新”的互补组合，共同推动AI技术从“实验室”走向“千行百业”。

更多技术内容

更多技术内容可参见
清华《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》书籍配套视频【陈敬雷】。
更多的技术交流和探讨也欢迎加我个人微信chenjinglei66。

总结

此文章有对应的配套新书教材和视频：

【配套新书教材】
《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》（跟我一起学人工智能）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】
新书特色：《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》（跟我一起学人工智能）是一本2025年清华大学出版社出版的图书，作者是陈敬雷，本书深入探讨了GPT多模态大模型与AI Agent智能体的技术原理及其在企业中的应用落地。
全书共8章，从大模型技术原理切入，逐步深入大模型训练及微调，还介绍了众多国内外主流大模型。LangChain技术、RAG检索增强生成、多模态大模型等均有深入讲解。对AI Agent智能体，从定义、原理到主流框架也都进行了深入讲解。在企业应用落地方面，本书提供了丰富的案例分析，如基于大模型的对话式推荐系统、多模态搜索、NL2SQL数据即席查询、智能客服对话机器人、多模态数字人，以及多模态具身智能等。这些案例不仅展示了大模型技术的实际应用，也为读者提供了宝贵的实践经验。
本书适合对大模型、多模态技术及AI Agent感兴趣的读者阅读，也特别适合作为高等院校本科生和研究生的教材或参考书。书中内容丰富、系统，既有理论知识的深入讲解，也有大量的实践案例和代码示例，能够帮助学生在掌握理论知识的同时，培养实际操作能力和解决问题的能力。通过阅读本书，读者将能够更好地理解大模型技术的前沿发展，并将其应用于实际工作中，推动人工智能技术的进步和创新。

【配套视频】

清华《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》书籍配套视频【陈敬雷】
视频特色： 前沿技术深度解析，把握行业脉搏

实战驱动，掌握大模型开发全流程

智能涌现与 AGI 前瞻，抢占技术高地

上一篇：《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》系列一》大模型技术原理 - 大模型技术的起源、思想
下一篇：DeepSeek大模型技术系列五》DeepSeek大模型基础设施全解析：支撑万亿参数模型的幕后英雄