DeepSeek R1 онлайн (безплатно|без влизане)
Революционен модел на изкуствен интелект с отворен код за напреднали разсъждения, който надминава Openai o1

DeepSeek R1 Чат онлайн безплатно
AI кодиращ агент, захранван от DeepSeek онлайн безплатно сега!
Deepsite се захранва от deepseek V3 , е инструмент за генериране на код, сега е безплатен!

DeepSeek R1 WEBGPU онлайн
Модел за разсъждение от следващо поколение, който работи локално в браузъра ви с ускорение WebGPU.
Предстои ви да заредите DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, LLM с 1,5B параметри, оптимизиран за изводи в браузъра. Всичко се изпълнява изцяло в браузъра ви с помощта на 🤗 Transformers.js и ONNX Runtime Web, което означава, че не се изпращат никакви данни към сървър. Веднъж заредена, тя може да се използва дори офлайн.






Опаковани с функции DeepSeek R1 онлайн
Архитектура
Построен върху MoE (Mixture of Experts) с 37B активни/671B общи параметри и дължина на контекста 128K. Прилага усъвършенствано обучение с подсилване, за да постигне самопроверка, многоетапно отразяване и възможности за разсъждение, съобразено с човека.
Изпълнение
Математика: 97,3% точност на MATH-500
Кодиране: Превъзхожда 96,3% от участниците в Codeforces
Обща аргументация: 79.8% процент на преминаване на AIME 2024 (SOTA)
Тези резултати позиционират DeepSeek R1 сред най-добре представящите се модели с изкуствен интелект в световен мащаб.
Внедряване
API: Съвместима с OpenAI крайна точка ($0.14/милион токена)
Отворен код: Лицензирани от MIT тежести, дестилирани варианти 1.5B-70B за търговска употреба.
Намерете го в Хранилище на GitHub
Модел на екосистема
Варианти: Базов (R1-нула), усъвършенстван (R1), 6 леки дестилирани модела
Специализация: Оптимизиран за решаване на сложни проблеми, разбиране на няколко езика и генериране на производствен код
Пътна карта
Непрекъснати подобрения за мултимодална поддръжка, подобряване на разговора и оптимизиране на разпределените изводи, задвижвани от сътрудничеството на общността с отворен код.
Отворен код
Първият в света чист модел на разсъждение, разработен от RL с изпълнение с отворен код Олекотената версия 32B постига математическа производителност на ниво GPT-4 при 90% по-ниска цена
Верига на мисълта визуализация способност за справяне с предизвикателствата на "черната кутия" на ИИ

Какво е DeepSeek R1 онлайн?
DeepSeek R1 представлява новаторски напредък в областта на изкуствения интелект, като предлага най-съвременни резултати при задачи за разсъждаване, математика и кодиране. Този новаторски модел демонстрира възможности, сравними с водещите патентовани решения, като същевременно запазва пълна достъпност на отворения код.
Техническа архитектура и възможности
Архитектура на модела
DeepSeek R1 използва усъвършенствана архитектура MoE (Mixture of Experts) с:
- 37B активирани параметри
- 671B общи параметри
- Поддръжка на дължина на контекста 128K
Рамката на DeepSeek R1 включва усъвършенствани техники за усилено учене, които поставят нови стандарти в областта на възможностите за разсъждение с изкуствен интелект.
Референтни показатели за ефективност
DeepSeek R1 постигна забележителни резултати в различни бенчмаркове:
- MATH-500: 97.3% точност
- AIME 2024: 79.8% успеваемост
- Codeforces: 96.31Перцентилна класация наTP8T
Тези резултати позиционират DeepSeek R1 сред най-добре представящите се модели с изкуствен интелект в световен мащаб.


Моделни варианти и дестилация на Deepseek онлайн
Налични версии
DeepSeek R1 се предлага в няколко варианта:
- DeepSeek R1-Zero: базов модел
- DeepSeek R1: Усъвършенствана версия
- Множество дестилирани версии, вариращи от 1,5B до 70B параметри
Оптимизиране на производителността
Моделът демонстрира изключителни способности в:
Комплексно решаване на проблеми
Математическо мислене
Генериране на код
Разбиране на естествен език
DeepSeek-R1-Destill модели (изтегляне онлайн)
Модел | Базов модел | Изтегляне |
---|---|---|
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B | Qwen2.5-Math-1.5B | 🤗 HuggingFace |
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B | Qwen2.5-Math-7B | 🤗 HuggingFace |
DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B | Llama-3.1-8B | 🤗 HuggingFace |
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B | Qwen2.5-14B | 🤗 HuggingFace |
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | Qwen2.5-32B | 🤗 HuggingFace |
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B | Llama-3.3-70B-Instruct | 🤗 HuggingFace |
можете да намерите повече информация за DeepSeek-R1-Distill Модели тук
Цени на Deepseek R1
Подробности за ценообразуването
МОДЕЛ(1) | ДЪЛЖИНА НА КОНТЕКСТА | MAX COT TOKENS(2) | МАКСИМАЛЕН БРОЙ ИЗХОДНИ ТОКЕНИ(3) | 1 МЛН. ТОКЕНА ВХОДНА ЦЕНА (CACHE HIT) (4) | 1 МЛН. ТОКЕНА ВХОДНА ЦЕНА (CACHE MISS) | 1 МЛН. ТОКЕНА ИЗХОДНА ЦЕНА |
---|---|---|---|---|---|---|
deepseek-chat | 64K | – | 8K | $0.014 | $0.14 | $0.28 |
deepseek-разсъдък | 64K | 32K | 8K | $0.14 | $0.55 | $2.19 (6) |
Сравнение на цените: DeepSeek R1 срещу OpenAI o1
1. Цени на DeepSeek R1
DeepSeek R1 предлага изключително конкурентна ценова структура, което го прави значително по-достъпен от OpenAI o1:
- Входни токени (попадение в кеша): $0.14 на милион токена
- Входни токени (пропуснат кеш): $0.55 на милион токена
- Изходни маркери: $2.19 на милион токена
Интелигентната система за кеширане намалява разходите за повтарящи се заявки, като осигурява до 90% спестявания за попадения в кеша25.
2. Цени на OpenAI o1
За разлика от тях OpenAI o1 е значително по-скъп:
- Входни маркери: $15 на милион токена
- Изходни маркери: $60 на милион токена
Това прави OpenAI o1 90-95% по-скъпо от DeepSeek R1 за еквивалентна употреба112.
3. Ефективност на разходите
Цените на DeepSeek R1 са 90-95% долна част от OpenAI o1, предлагайки ценово ефективна алтернатива без компромис с производителността. Например:
- 1 милион входни токена:
- DeepSeek R1: 0.14 (кеширане) или 0.14(cacheЗдравейтеt)или0,55 (пропускане на кеш)
- OpenAI o1: $15
- 1 милион изходни токена:
- DeepSeek R1: $2.19
- OpenAI o1: $60
Тази достъпност прави DeepSeek R1 привлекателен избор за разработчици и предприятия1512.
4. Допълнителни предимства
- Достъп до отворен код: DeepSeek R1 е достъпен под лиценза на MIT, който позволява свободно използване, модифициране и комерсиализиране512.
- Гъвкавост на API: Приложният програмен интерфейс на DeepSeek R1 поддържа усъвършенствани функции като аргументиране на веригата на мисълта и обработка на дълъг контекст (до 128 хил. токена)212.


Блогове и новини за Deepseek R1 и Deepseek онлайн
-
DeepSeek пусна своя изходен код, подробно обяснение на FlashMLA
-
Какво е FlashMLA? Изчерпателно ръководство за неговото въздействие върху AI декодиращите ядра
-
Qwen2.5-max срещу DeepSeek R1: Задълбочено сравнение на моделите: пълен анализ на сценариите на приложение
-
Той е близо до DeepSeek-R1-32B и смазва s1 на Fei-Fei Li! UC Berkeley и други нови SOTA модели с отворен код
1,Какво прави архитектурата на DeepSeek-R1 уникална?
- DeepSeek R1 използва Система на МО с 37B активни/671B общи параметри и 128K контекстуална поддръжка, оптимизиран чрез чисто обучение с подсилване без контролирана фина настройка.
2. Как DeepSeek R1 се сравнява с OpenAI o1 по отношение на цените?
- Разходи за DeepSeek R1 90-95% по-малко: 0.14/millioninputtokensvsOpenAIo1′s0.14/миllioninputtokensvsОпenAIo1′s15, с еквивалентни възможности за разсъждение.
3. Мога ли да разгърна DeepSeek R1 локално?
- Да, DeepSeek R1 поддържа локално внедряване чрез vLLM/SGLang и предлага 6 дестилирани модела (1,5B-70B параметри) за среди с ограничени ресурси.
4. Какви бенчмаркове доказват ефективността на DeepSeek R1?
- Постига SOTA в MATH-500 (97,3%), Codeforces (96,3% персентил) и AIME 2024 (79,8%), като превъзхожда повечето търговски модели.
5. Има ли DeepSeek R1 отворен код?
- Да, DeepSeek R1 е лицензиран от MIT с пълни тегла на модела, достъпни на GitHub, което позволява търговска употреба и модификация.
6. Какви когнитивни способности отличават DeepSeek R1?
- Характеристики самопроверка и многоетапно отразяване, решаване на сложни проблеми чрез видима верига от разсъждения.
7. Кои индустрии имат най-голяма полза от DeepSeek R1?
- Идеален за изследвания на изкуствения интелект, генериране на корпоративни кодове, математическо моделиране и многоезични приложения за NLP, изискващи разширени разсъждения.
8. Как DeepSeek R1 се справя с интеграцията на API?
- Предлага API крайни точки, съвместими с OpenAI, с поддръжка на 128K контекст и интелигентно кеширане ($0.14/милион токена за кеширане).
9. Какви мерки за безопасност прилага DeepSeek R1?
- Вграденият контрол на повторенията (температура 0,5-0,7) и механизмите за подравняване предотвратяват безкрайните цикли, характерни за моделите, обучени с RL.
10. Къде мога да намеря техническа документация за DeepSeek R1?
Достъп до пълните спецификации чрез Технически документ на DeepSeek R1 и Документи за API.