扩散语言模型推理
针对扩散式语言模型在数学、逻辑等多步推理任务上表现不足的问题，提供一套围绕推理能力优化的训练与评测思路，重点在于让模型学会拆解问题、分步推导。
价格官网未标价
平台—
归类聊天对话
收录2026-10-11
复核2026-10-11
编辑评分
4.3 / 5
★★★★☆
d1编辑总结
d1 是一个围绕扩散大语言模型推理能力展开的研究项目，核心思路是用强化学习去优化扩散式语言模型的推理表现。它面向的是关注大模型推理与后训练方法的研究者和工程师，而不是拿来做日常写作或聊天的一般用户。项目的价值在于把强化学习这条已被验证有效的路线，搬到扩散语言模型这一相对新的架构上，探索它能否在推理类任务上追平或超过自回归模型。这类项目通常以论文和代码为主，工程化程度和开箱即用的体验有限，落地前要评估自己的复现与调参能力。
d1是什么？
d1 是一个研究导向的项目，目标是用强化学习提升扩散大语言模型的推理能力。扩散语言模型与常见的自回归模型在生成方式上不同，它通过逐步去噪来生成文本，因此在并行生成和全局规划上有天然特点；d1 想解决的是这类模型在需要多步推理的任务上表现偏弱的问题。
从方法上看，它把强化学习作为后训练手段，用可验证的奖励信号去引导模型学会更长的推理链条，而不是只做监督微调。这类思路在自回归模型上已有不少成功先例，d1 的工作是把同样的思路迁移到扩散架构上，观察其可行性与边界。
使用方式上，它更适合研究人员和算法工程师：需要自己跑训练或评测流程，理解奖励设计与采样策略。对只是想做聊天、写作等应用的普通用户，它不是一个可以直接上手的产品。
d1核心功能
强化学习后训练
以强化学习作为主要优化手段，在监督微调之后继续用奖励信号调整模型行为，让模型倾向于生成更可能得到正确答案的推理过程，而不是只模仿训练数据里的写法。
奖励信号设计
推理类任务的奖励通常来自答案是否正确、格式是否合规等可自动判定的信号，这类设计避开了训练奖励模型的不稳定环节，但也要求任务本身能被程序判分。
面向研究的代码与实验
项目以研究产出为主，通常提供训练、采样、评测相关的脚本与配置，方便研究者在自己的数据和算力条件下复现实验，而不是提供托管好的在线服务。
扩散与自回归对比
项目关注的核心问题之一，是扩散语言模型在推理任务上能否接近自回归模型的表现，以及强化学习在其中能带来多少增益，这对判断架构路线有参考意义。
d1使用建议
入门先把路子走对
- 先读方法再看代码先把项目对问题的定义、奖励设计和训练流程读一遍，再去看代码实现。顺序反了容易在细节里迷路，也判断不出哪些部分是可以替换的。
- 从最小任务起步选一个规模小、答案能自动判定的推理任务先跑通全流程，确认数据格式、训练脚本和评测口径都对得上，再换成自己真正关心的任务。
- 固定评测口径在改动任何训练配置之前，先把基线在固定测试集上跑一遍并记录结果。后面所有调整都以这份基线为参照，否则很容易把噪声当成提升。
进阶省时间也省钱
- 奖励先做对再做强先用最简单的正确性奖励跑通训练，确认模型确实会朝期望方向变化，再考虑加入格式、长度等约束项。一开始就堆复杂奖励，出问题很难定位。
- 盯住采样步数扩散模型的生成步数会直接影响推理速度和结果质量，调参时把它当成一个独立变量单独扫描，不要和训练超参一起改，否则无法归因。
- 留出失败样本记录模型推理失败的典型案例，尤其是看起来步骤完整但结论错误的样本。这类样本对调整奖励设计和数据配比最有参考价值。
d1适合谁用？
推理方向研究者
推荐关注大模型推理能力提升、想比较扩散与自回归两条路线差异的研究人员，可以把它作为实验起点，重点看强化学习在扩散架构上的实际增益。
算法工程师
推荐有后训练和强化学习实践经验、需要在特定任务上优化模型推理表现的工程师，可以借鉴其奖励设计与训练流程，但要评估迁移到自己业务数据的成本。
想直接用产品的人
不推荐期望打开就能聊天、写作或问答的用户不适合，这类研究项目不提供即开即用的交互产品，也不保证稳定的服务体验。
算力有限的个人开发者
有条件强化学习训练的算力与显存开销通常明显高于普通微调，如果只有单卡或少量资源，建议先只跑评测和推理部分，谨慎投入完整训练。
偏工程落地的团队
有条件关注上线稳定性和推理成本、而非方法创新的团队要先想清楚收益，扩散模型的采样成本和服务框架成熟度都还在早期，直接用于生产需要额外验证。
d1优点和缺点
优点
- 把强化学习后训练用在扩散语言模型上，路线相对少见，有探索价值
- 针对推理任务，问题定义明确，不是泛泛的能力提升
- 以可自动判定的奖励为主，减少训练奖励模型带来的不稳定
- 关注扩散与自回归的对比，对判断架构路线有实际参考意义
缺点
- 研究项目形态，缺少开箱即用的产品化封装
- 强化学习训练对超参与奖励设计敏感，复现依赖细节
- 扩散模型采样步数多，推理开销通常高于同等规模的自回归模型
- 落地到具体业务需要自行准备数据和评测，迁移成本不低
d1常见问题
d1 是能直接用的聊天工具吗？＋
不是。它更接近一个研究项目，目标是用强化学习提升扩散大语言模型的推理能力，面向的是愿意自己搭环境、跑训练和评测的人。你没法像用普通对话产品那样打开网页直接提问。
它解决的是什么问题？＋
扩散语言模型生成文本的方式和常见的自回归模型不同，在需要多步推导的任务上往往表现偏弱。d1 想用强化学习这类后训练手段，把模型的推理链条引导得更可靠，并观察这种路线能走多远。
和常见的自回归大模型相比有什么差异？＋
差异主要在生成机制和后训练方式上。自回归模型逐词生成，扩散模型通过逐步去噪生成文本，理论上并行性更好，但推理任务的稳定性是难点。d1 的意义在于把两条路线放在同一类推理任务上做比较。
用起来需要什么条件？＋
需要具备训练和评测大模型的基本能力，包括准备可自动判分的任务数据、配置训练环境、理解强化学习里的奖励与采样设置。如果只是想做应用，建议先用现成的对话产品，不必从这里入手。
适合拿来改进自己的业务模型吗？＋
可以先看它的方法是否和你的任务匹配：如果任务有明确的对错判定标准、且你能接受训练成本，思路可以借鉴；如果任务偏开放生成、难以自动打分，直接套用会比较吃力。
d1竞品对比
| 工具 | 编辑评分 | 价格 | 核心功能 | 平台 |
|---|---|---|---|---|
| d1本工具 | 4.3 | 未标价 | 扩散语言模型推理；强化学习后训练；奖励信号设计；面向研究的代码与实验 | — |
| Grok-2 | — | 官网目前展示 Free、SuperGrok 等套餐，未单列 Grok-2 价格。 | 前沿语言模型，具有先进的推理能力 | Web / iOS / Android |
| o1-pro | — | 输入 $150 / 百万 token，输出 $600 / 百万 token。 | o1-pro 模型通过强化学习提升复杂推理能力，提供更优答案 | API |
| Claude 3.5 Haiku | — | 未标价 | 先进的编程、工具使用和推理能力的模型 | Web / iOS / Android |
| Ava PLS | — | 开源 MIT 许可，未见付费档位 | 专为桌面设计的本地语言模型，提供高效、准确的语言处理能力 | Desktop / Linux / Web |
| Claude 2 AI | — | 未标价 | 先进的 AI 语言模型 | Web |
