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简介

DeepSeekR1是由杭州深度求索

DeepSeek官网:https://www.deepseek.com/zh

「deepseek部署教程软件下载及使用技巧大全」

链接：https://pan.quark.cn/s/d16b78f09b7e

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deepseekapi调用教程

https://feizhuke.com/deepseek-api-diaoyong.html

deepseekapi官网:

https://platform.deepseek.com/

说明:api支持deepseekv3

deepseekr1

api调用文档教程:https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/

DeepSeekr1本地部署教程

https://feizhuke.com/deepseek-r1-bendibushu.html

deepseekr1开源项目官网:

https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1

deepseekv3开源项目官网:

https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3

扫码下载deepseekapp: 

模型架构

DeepSeekR1系列模型基于DeepSeek-V3-Base进行训练，参数规模为6710亿，采用Mixture-of-Experts(MoE)架构，每个token仅激活370亿参数。

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

DeepSeekR1在多个基准测试中表现出色：

在AIME2024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2029Elo评分，超过96.3%的人类参与者。

成本优势

DeepSeekR1的API价格为每百万输入token0.14美元（缓存命中情况下），远低于OpenAI的o1模型。

开源与部署

DeepSeekR1遵循MITLicense，允许用户通过蒸馏技术借助R1训练其他模型。此外，DeepSeek还发布了从1.5B到70B参数的蒸馏版本，这些模型基于Qwen和Llama架构。用户可以通过Ollama等工具在本地轻松部署DeepSeekR1模型，甚至支持在2G显卡的设备上运行。

DeepSeek-R1发布，性能对标OpenAIo1正式版

今天，deepseek

DeepSeek-R1遵循MITLicense，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OpenAIo1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OpenAIo1-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OpenAIo1-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DeepSeekLicense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MITLicense，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-R1API服务定价为每百万输入tokens1元（缓存命中）/4元（缓存未命中），每百万输出tokens16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

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