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简介
模型架构
训练方法
- DeepSeek-R1-Zero:完全基于强化学习(RL)训练,没有进行监督微调(SFT),展现出自我验证、反思和长链推理等能力,但在可读性和语言一致性上存在局限。
- DeepSeek-R1:采用多阶段混合训练策略,先进行监督微调,再应用强化学习,解决了R1-Zero的局限性,并实现了更高的性能。
性能表现
- 在AIME 2024竞赛中,R1的通过率为79.8%,略高于OpenAI的o1–1217(79.2%)。
- 在MATH-500测试中,R1得分97.3%,领先于o1–1217的96.4%。
- 在编程任务上,R1在Codeforces上获得2029 Elo评分,超过96.3%的人类参与者。
成本优势
开源与部署
DeepSeek-R1 发布,性能对标 OpenAI o1 正式版
今天,deepseek正式发布 DeepSeek-R1,并同步开源模型权重。
- DeepSeek-R1 遵循 MIT License,允许用户通过蒸馏技术借助 R1 训练其他模型。
- DeepSeek-R1 上线 API,对用户开放思维链输出,通过设置
model='deepseek-reasoner'
即可调用。 - DeepSeek官网与 App 即日起同步更新上线。
性能对齐 OpenAI-o1 正式版
DeepSeek-R1 在后训练阶段大规模使用了强化学习技术,在仅有极少标注数据的情况下,极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上,性能比肩 OpenAI o1 正式版。

在此,我们将 DeepSeek-R1 训练技术全部公开,以期促进技术社区的充分交流与创新协作。
论文链接: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1.pdf
蒸馏小模型超越 OpenAI o1-mini
我们在开源 DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1 两个 660B 模型的同时,通过 DeepSeek-R1 的输出,蒸馏了 6 个小模型开源给社区,其中 32B 和 70B 模型在多项能力上实现了对标 OpenAI o1-mini 的效果。

HuggingFace 链接: https://huggingface.co/deepseek-ai

开放的许可证和用户协议
为了推动和鼓励开源社区以及行业生态的发展,在发布并开源 R1 的同时,我们同步在协议授权层面也进行了如下调整:
- 模型开源 License 统一使用 MIT。我们曾针对大模型开源的特点,参考当前行业的通行实践,特别引入 DeepSeek License 为开源社区提供授权,但实践表明非标准的开源 License 可能反而增加了开发者的理解成本。为此,此次我们的开源仓库(包括模型权重)统一采用标准化、宽松的 MIT License,完全开源,不限制商用,无需申请。
- 产品协议明确可“模型蒸馏”。为了进一步促进技术的开源和共享,我们决定支持用户进行“模型蒸馏”。我们已更新线上产品的用户协议,明确允许用户利用模型输出、通过模型蒸馏等方式训练其他模型。
App与网页端
登录DeepSeek官网或官方App,打开“深度思考”模式,即可调用最新版 DeepSeek-R1 完成各类推理任务。

API 及定价
DeepSeek-R1 API 服务定价为每百万输入 tokens 1 元(缓存命中)/ 4 元(缓存未命中),每百万输出 tokens 16 元。


详细的 API 调用指南请参考官方文档:
https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/guides/reasoning_model
数据评估
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