更懂社媒的推理大模型！数说故事SocialGPT-R1全新升级发布

当博大精深的中文遇上瞬息万梗的Social语言，这种 “复杂的说话方式” 让社交平台成为语言模型最具挑战性的应用场景之一。社交语境中的信息往往隐晦、情绪化且高度多义，用户表达交织着复杂的语用结构。传统大模型虽能生成流畅回复，却难以深入理解用户言语背后的推理链条与动机逻辑，并做出有商业价值的洞察。以DeepSeek-R1为代表的推理大模型问世，以逻辑推理解决了一部分问题，但依然存在不少「误判」和「幻觉」。

面对这些挑战，作为行业领跑者，在刚结束不久的“数说故事 D3 智能营销论坛暨十周年战略发布会”上，数说故事升级发布了新一代更懂社媒的推理大模型「SocialGPT-R1」，它也是数说故事2023年发布的国内首个专注“Social”领域的商业大模型——SocialGPT的全新升级版，让社交推理AI应用在垂直领域实现深度突破。

值得关注的是，「SocialGPT-R1-7B」构建了从数据构建、模型训练到业务落地的全链路技术闭环，成为数说故事 AI Agents 矩阵的核心技术底座，为数说故事AI+Insights、AI+Marketing、AI+sales三大业务战略做强有力支撑，并高效赋能社媒监测、智能舆情分析、智能营销等关键业务场景，为决策者提供实时、精准的分析结果。

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SocialGPT- R1

与SocialGPT相比，全新升级的SocialGPT-R1-7B依托数说故事10年以来累积的社媒分析场景下的Social推理数据集，采用「监督学习+强化学习」双阶段训练策略，实现三大领域的升级突破：

在升级过程中，数说故事从数据构建和模型训练两大技术要素切入，让SocialGPT-R1-7B从“听懂人话”到实现“精准洞察”。

为提升模型在推理链条生成中的稳定性与泛化能力，数说故事采用双阶段训练策略：

基于 SocialGPT-R1-Data对模型进行指令微调，帮助模型掌握社交语境中典型推理结构，形成稳定的长链生成能力。具体来说就是用社交场景的 “标准答案” 教会模型 “理解规则”，让它能看懂用户的 “话里有话”，比如解读一篇几百字的用户差评，并推理出 “用户表面吐槽包装，实际不满性价比” 这种深层结论。

让第一阶段微调后的模型当“裁判”，给不同的回答打分，比如同样分析 “便携防晒霜太粗”，“用户嫌体积大”和“用户夸防晒效果好”哪个回答更准确？答案更优的给高分，这些分数即为「奖励信号」。训练奖励模型的同时，用三种强化学习的“训练方法”让模型“闯关”：

•PPO（Proximal Policy Optimization）

•REINFORCE++

•GRPO（Group Relative Policy Optimization）

强化学习阶段对生成内容的“格式准确性 + 内容合理性”双向建模，显著提升模型对用户意图、立场推理等复杂任务的表现力。比如分析用户评论时，不仅能说出 “用户在吐槽”，还能准确指出 “吐槽的是产品哪个点”“背后反映了什么需求”，甚至给出 “品牌该怎么改进” 的建议。

最终让模型从能听懂变成能活用，帮助品牌企业在社交平台上真正“读懂用户心”。

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SocialGPT- R1

升级完成后，针对社媒洞察场景，SocialGPT-R1-7B性能表现在系统评估中，与主流推理型大模型相比，实现多维度领先，RL加持效果明显。

从评估结果看，SocialGPT-R1在社媒杂音去噪、消费者观点理解、事件总结与分析、人群洞察与推理的任务中均取得了最高分，不仅优于同等模型大小DeepSeek-R1-Distill-7B，也比size更大的QWQ-32B表现更优异。同时，从GenLen50%指标（回复生成长度中位数）可以看出，SocialGPT-R1的回答更为简洁精炼。

从社媒内容的“噪音迷雾”中精准捕捉有效信息，到从用户碎片化表达里拼贴出完整的需求画像，找准品牌市场定位，SocialGPT- R1不仅让模型“看懂”社交内容，更能“看透”内容背后的消费逻辑，从“用户说什么”到“用户为什么这么说”，再到“企业该如何应对”，成为Social场景的“智能分析秘书”，实现智慧对话，让AI洞察升级到Next Level。