分享一篇Datawhale朋友刘聪NLP的开源成果，希望可以帮助大家。

话不多说，先放数据下载链接。

HF:https://huggingface.co/datasets/Congliu/Chinese-DeepSeek-R1-Distill-data-110k

MS:https://modelscope.cn/datasets/liucong/Chinese-DeepSeek-R1-Distill-data-110k

该数据集为 中文开源蒸馏满血R1的数据集，数据集中不仅包含math数据，还包括大量的通用类型数据， 总数量为110K。

为什么开源这个数据？

R1的效果十分强大，并且基于R1蒸馏数据SFT的小模型也展现出了强大的效果，但之前群里问，貌似中文数据较少，基本上开源的R1蒸馏数据集都是英文数据，或者是非满血蒸馏数据。

这不就来了嘛！！！

其实对于有机器人的人来说，其实110K数据蒸馏也蛮快的，但巧妇难为无米之炊，大多数人可能是没有那么多资源自己本地部署一个满血版R1，这也是为什么很多蒸馏数据用的32B、7B等进行蒸馏的原因。

开这个数据，就是希望对大家有用，反正无论是做纯SFT，还是复现R1，都要有数据嘛！！

但要说的一点是，因为有很多通用数据（R1的报告中展示，蒸馏模型中同时也使用了部分通用场景数据集），所以 数据的整体长度可能没那么长，大家见谅哈！等有机会，我再开点超长数据的（机器在哭~）。

该中文数据集中的数据分布如下：

• Math：共计36987个样本，

• Exam：共计2440个样本，

• STEM：共计12000个样本，

• General：共计58573，包含弱智吧、逻辑推理、小红书、知乎、Chat等。

数据的prompt源来自：

• Haijian/Advanced-Math

• gavinluo/applied_math

• meta-math/GSM8K_zh

• EduChat-Math

• m-a-p/COIG-CQIA

• m-a-p/neo_sft_phase2

• hfl/stem_zh_instruction

同时为了方便大家溯源，在每条数据的repo_name字段中都加入的原始数据源repo。

在蒸馏过程中，按照DeepSeek-R1官方提供的细节，进行数据蒸馏。

• 不增加额外的系统提示词

• 设置temperature为0.6

• 如果为数学类型数据，则增加提示词，“请一步步推理，并把最终答案放到 \boxed{}。”

• 防止跳出思维模式，强制在每个输出的开头增加"\n"，再开始生成数据

由于个人资源有限，所有数据的蒸馏均调用 无问芯穹的企业版满血R1 API生成，在此由衷的感谢 无问芯穹。

任务期间，保持稳定地运行300并发，持续运行近12个小时，性能稳定，推理速度最快25 tokens/s。没给我垃圾的并行代码带来太大的负担，哈哈哈~~~感恩！

其实数据蒸馏之前就常用， 之前蒸馏GPT4，现在改成蒸馏DeepSeek-R1了。

DS就像是一条鲇鱼，搅浑了开源和闭源这摊死水，前两天百度先宣布免费，再宣布开源。OpenAI同时也是坐不住了，先开发o1的思维链（总结版），后面也不挤牙膏了，说马上来GPT4.5和GPT5。也来了，所以开源越来越好啦~~