2025年大模型推理技术迎来革命性突破，开源社区通过RLVR和GRPO算法大幅降低训练成本。GRPO算法摒弃昂贵的"批评家"模型，采用"组内竞争"机制；训练方式从过程微观管理转向结果导向，甚至去除KL散度限制。这些创新使顶级模型的护城河不再完全由金钱堆砌，标志着AI领域从"更大参数"向"更智能推理"的战略转变。
500 万美元的“DeepSeek 时刻”
一切都要从 2025 年 1 月说起。DeepSeek R1 的发布，给整个行业带来了一点小小的“成本震撼”。
在这之前，大家心里都有个默认门槛：想训练一个顶级的 SOTA 模型？没个几千万上亿美元的算力储备，想都别想。但 DeepSeek 把账单甩在了桌上：训练 DeepSeek V3 大概花了 557 万美元，而让它进化成 R1（推理模型）的强化学习阶段，仅仅多花了29.4 万美元（基于 H800 租赁价格估算）。
(插图说明：展示 DeepSeek V3 和 R1 的训练成本估算表)
虽然这个数字是纯算力成本，没算上顶尖研究员的高昂薪水和无数次失败的实验，但它捅破了一层窗户纸：顶级模型的护城河，并不完全是钱堆出来的。
R1 证明了一件事：只要方法对路，通过强化学习逼出模型的“推理轨迹”（Reasoning Traces），我们就能用极低的成本换取巨大的性能提升。
告别 RLHF，拥抱 RLVR
如果你还在死磕 2022 年那套 RLHF（基于人类反馈的强化学习），那你可能已经掉队了。2025 年的新宠是RLVR。
这就好比以前教学生（模型），老师（人类标注员）得盯着每一个答案打分，还得告诉它“这个回答比那个好一点点”。这太慢、太贵，而且老师自己也经常犯晕。
RLVR（Reinforcement Learning with Verifiable Rewards）的核心在于那个V —— 可验证（Verifiable）。
在数学和写代码这种场景下，答案对不对是黑白分明的。代码跑通了没有？数学题算出 正确结果 35（下图） 了吗？如果对了，直接给奖励；如果错了，重来。这种确定性的反馈信号，让我们可以甩开人类标注员，让模型在数万亿次的自我博弈中疯狂进化。
(插图展示： Verifiable Reward 的输入输出示例，如 Solve 5x(3+4) 的过程)
这就是为什么今年所有的实验室都在搞数学和代码模型——因为这里的奖励信号最“干净”，最适合让模型通过 RLVR 自我刷题升级。
算法新王：GRPO —— 扔掉那个昂贵的“批评家”
如果说 RLVR（带验证的强化学习）是我们宏大的战略目标，那么GRPO（Group Relative Policy Optimization，组相对策略优化）就是那个让你能买得起单的战术核武器。
要理解 GRPO 为什么在 2025 年封神，我们得先看看它的前辈 PPO（OpenAI 用来训练 ChatGPT 的算法）有什么毛病。
在传统的 PPO 时代，为了训练一个大模型，你通常需要同时运行另一个差不多大的模型，叫做“价值模型”（Value Model）或者 “批评家”（Critic）。它的作用是实时盯着大模型，告诉它每一步走得对不对。这就像你写作业，旁边必须坐个私教，写一个字他评一个字。
但这太贵了！这意味着你训练时需要的显存几乎要翻倍。
DeepSeek 发明 GRPO 的初衷非常朴素：省钱。
GRPO 的核心逻辑是：**别请私教了，搞“小组互评”吧。**它不需要那个昂贵的“批评家”模型。对于同一个问题（比如一道数学题），它让大模型一口气生成一组答案（比如 8 个）。然后，根据这些答案最终的对错，让它们“组内竞争”：
- 那几个算对了的答案，就是“优等生”，模型的参数会向它们靠拢；
- 那几个算错了的答案，就是“差生”，模型会遭到惩罚，以后尽量别这么写。
这种“相对优劣”的计算方式（即 Group Relative），直接省掉了一半的显存资源，让大规模的强化学习在普通实验室也能跑得起来。
下图展示了强化学习的三种不同的实施算法。
告别“微观管理”：从 PRM 到 结果导向
2025 年另一个颠覆性的认知是：我们终于放弃了对推理过程的“微观管理”。
过去几年，学术界一直有一个执念，叫做PRM（Process Reward Models，过程奖励模型）。大家觉得，要教会模型做复杂推理，必须像小学老师改卷子一样，对它的每一个解题步骤打分（Step-by-step），错一步扣一步分。
但这在工程上简直是噩梦。找人类专家去标注每一个推理步骤不仅贵，而且极难统一标准。
今年大家突然发现：**其实只要看最后答案对不对就行了。**配合 GRPO，我们只看最终结果（Outcome）。只要你最后算出了 35，哪怕你中间绕了点弯路，只要在大规模的训练下，模型自己会慢慢摸索出那条最短、最逻辑自洽的路径。这种“只看结果、不问过程”的粗暴策略，反而训练出了 DeepSeek R1 这样推理能力惊人的模型。
剪断“安全绳”：关于 KL 散度的魔改
最后，也是最硬核的改进，来自于对KL 散度（KL Divergence）的重新思考。
在强化学习里，KL 散度通常被用作一根“安全绳”。它的作用是防止模型在训练过程中“玩脱了”，偏离它原始的状态太远，导致开始胡言乱语。以前大家都不敢动这根绳子。
但今年的Olmo 3和DeepSeek V3.2的实践告诉我们：在推理任务上，这根绳子可能碍事了。
- No KL Loss（扔掉安全绳）：工程师们发现，当我们在训练数学推理时，模型需要进行极高强度的探索和试错。这时候，传统的 KL 惩罚反而束缚了模型的手脚，限制了它去发现全新的解题思路。Olmo 3 的实验表明，有时候直接去掉 KL 惩罚，让模型“放飞自我”，反而能学得更好。
- Token-level Loss（更细颗粒度）：不再笼统地计算整个句子的损失，而是精确到每一个 Token（字/词）的级别。
简单来说，2025 年的 GRPO 进化史，就是一部“如何更省钱、更放养、更结果导向”的进化史。这套组合拳，彻底把大模型推理训练的门槛打了下来。
(插图展示了 GRPO 训练在不同设置下的准确率对比表)
时代的注脚
回顾这几年，LLM 的开发重心一直在变：
- 2022 年是RLHF的天下。
- 2023 年大家都在玩LoRA微调。
- 2024 年流行搞Mid-Training。
- 到了 2025 年，不管是大厂还是个人开发者，不碰RLVR + GRPO都不好意思跟人打招呼。
(插图展示了从 2022 到 2025 年的技术焦点演变时间轴)
预训练（Pre-training）依然是地基，这点没变。但 2025 年告诉我们，光地基打得大没用，大楼能不能盖高，全看后训练阶段（Post-training）怎么让模型“学会思考”。
这也是为什么我猜测，2026 年 RLVR 会走出数学和代码的舒适区，向化学、生物医药这些拥有客观真理的硬科学领域进军。这场关于“推理”的革命，才刚刚开始。
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