Ocena 50 dolarjev ni povsem poštena, saj so porabili toliko denarja za najem računske moči za trening. V to torej niso všteti niti stroški nabave strojne opreme niti stroški dela ljudi. Druga pomembna podrobnost je način učenja, saj je s1 uporablja distilacijo, torej se je učil na modelu Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental. Na podoben način so na Berkeleyju že januarja pripravili model za 450 dolarjev.
Kodo za s1 in vse spremljajoče informacije so objavili na Githubu. To pomeni, da ga lahko uporabi ali nadalje razvija vsakdo. Ključno vprašanje pa je, kaj to pomeni za razvoj novih modelov od začetka. Razvoj s1 je bil tako poceni, kar je nekdo pred njimi razvil Gemini, za kar so porabili milijarde. Če lahko obstoječe modele vsakdo (zlo)rabi za razvoj zelo poceni svojih modelov, se pojavi vprašanje smiselnosti prvobitnega dela. Podjetja, ki se ukvarjajo z umetno inteligenco, nad destilacijo iz svojih modelov razumljivo niso navdušena. Večinoma tovrstne prakse tudi prepovedujejo.
S1 je nastal iz odprtega modela Qwen, ki ga je pripravila Alibaba, nato pa so ga izboljšali z uporabo Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental. Za to so potrebovali manj kot pol ure na 16 karticah Nvidia H100, kar stane 50 dolarjev.
