DeepSeek R1 Online (Kostenlos|Nologin)
Revolutionäres Open-Source-KI-Modell für fortgeschrittene Schlussfolgerungen, das Openai o1 übertrifft
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Ein Argumentationsmodell der nächsten Generation, das lokal in Ihrem Browser mit WebGPU-Beschleunigung läuft.
Sie sind dabei, DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B zu laden, ein LLM mit 1.5B Parametern, das für die Inferenz im Browser optimiert ist. Alles läuft vollständig in Ihrem Browser mit 🤗 Transformers.js und ONNX Runtime Web, was bedeutet, dass keine Daten an einen Server gesendet werden. Einmal geladen, kann es sogar offline verwendet werden.
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Vollgepackt mit Features von DeepSeek R1 online
Architektur
Aufgebaut auf MoE (Mixture of Experts) mit 37B aktiven/671B Gesamtparametern und 128K Kontextlänge. Implementiert fortschrittliches Verstärkungslernen, um Selbstüberprüfung, mehrstufige Reflexion und auf den Menschen abgestimmte Argumentationsfähigkeiten zu erreichen.
Leistung
Mathematik97,3% Genauigkeit auf MATH-500
Codierung: Übertrifft 96,3% der Codeforces-Teilnehmer
Allgemeine Argumentation79,8% Bestehensquote auf der AIME 2024 (SOTA)
Diese Ergebnisse positionieren DeepSeek R1 zu den leistungsstärksten KI-Modellen weltweit.
Einsatz
API: OpenAI-kompatibler Endpunkt ($0.14/Million Token)
Offene Quelle: MIT-lizenzierte Gewichte, 1.5B-70B destillierte Varianten für den kommerziellen Gebrauch.
Finden Sie es in GitHub-Repository
Modell-Ökosystem
Varianten: Basis (R1-Zero), Erweitert (R1), 6 leichte destillierte Modelle
Spezialisierung: Optimiert für komplexe Problemlösungen, mehrsprachiges Verständnis und produktionsreife Codegenerierung
Straßenkarte
Kontinuierliche Upgrades für multimodale Unterstützung, Konversationsverbesserung und verteilte Inferenzoptimierung, angetrieben durch die Zusammenarbeit der Open-Source-Community.
Offene Quelle
Die weltweit erste rein RL-entwickeltes Argumentationsmodell mit Open-Source-Implementierung 32B Lightweight-Version erreicht GPT-4-Level-Mathematikleistung bei 90% geringere Kosten
Gedankenkette Visualisierung Fähigkeit, KI-"Black Box"-Herausforderungen zu bewältigen
Was ist DeepSeek R1 online?
DeepSeek R1 stellt einen bahnbrechenden Fortschritt im Bereich der künstlichen Intelligenz dar und bietet modernste Leistungen in den Bereichen logisches Denken, Mathematik und Codierung. Dieses innovative Modell zeigt Fähigkeiten, die mit führenden proprietären Lösungen vergleichbar sind, während es gleichzeitig vollständig als Open-Source-Lösung zugänglich ist.
Technische Architektur und Fähigkeiten
Modell der Architektur
DeepSeek R1 nutzt eine hochentwickelte MoE (Mixture of Experts) Architektur mit:
- 37B aktivierte Parameter
- 671B Gesamtparameter
- Unterstützung von 128K Kontextlänge
Das DeepSeek R1-Framework beinhaltet fortschrittliche Reinforcement-Learning-Techniken und setzt damit neue Maßstäbe im Bereich der KI-Reasoning-Fähigkeiten.
Leistungsmaßstäbe
DeepSeek R1 hat in verschiedenen Benchmarks bemerkenswerte Ergebnisse erzielt:
- MATH-500: 97,3% Genauigkeit
- AIME 2024: 79,8% Bestehensquote
- Codeforces: 96,3% Perzentil-Ranking
Diese Ergebnisse positionieren DeepSeek R1 zu den leistungsstärksten KI-Modellen weltweit.
Modellvarianten und Destillation von Deepseek online
Verfügbare Versionen
DeepSeek R1 ist in mehreren Varianten erhältlich:
- DeepSeek R1-Zero: Basismodell
- DeepSeek R1: Verbesserte Version
- Mehrere destillierte Versionen mit Parametern von 1,5B bis 70B
Optimierung der Leistung
Das Modell beweist außergewöhnliche Fähigkeiten in:
Komplexe Problemlösung
Mathematische Argumentation
Code-Erstellung
Natürliches Sprachverständnis
DeepSeek-R1-Distill-Modelle (Online-Download)
| Modell | Basismodell | Herunterladen |
|---|---|---|
| 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 |
können Sie mehr Informationen zu DeepSeek-R1-Distill Models finden hier
Preisgestaltung von Deepseek R1
Preisgestaltung Detail
| MODELL(1) | KONTEXTLÄNGE | MAX COT TOKENS(2) | MAXIMALE AUSGABE VON TOKEN(3) | 1M TOKEN EINGABEPREIS (CACHE HIT) (4) | 1M TOKEN EINGABEPREIS (CACHE MISS) | 1M TOKEN AUSGANGSPREIS |
|---|---|---|---|---|---|---|
| deepseek-Chat | 64K | – | 8K | $0.014 | $0.14 | $0.28 |
| deepseek-Grundlagengeber | 64K | 32K | 8K | $0.14 | $0.55 | $2.19 (6) |
Vergleich der Preise: DeepSeek R1 vs. OpenAI o1
1. DeepSeek R1 Preisgestaltung
DeepSeek R1 bietet eine äußerst wettbewerbsfähige Preisstruktur und ist damit deutlich günstiger als OpenAI o1:
- Eingabe-Token (Cache-Treffer): $0,14 pro Million Token
- Eingabemarken (Cache Miss): $0,55 pro Million Token
- Token ausgeben: $2,19 pro Million Token
Das intelligente Zwischenspeichersystem reduziert die Kosten für wiederholte Abfragen und bietet bis zu 90% Einsparungen für Cache-Treffer25.
2. OpenAI o1 Preisgestaltung
Im Gegensatz dazu ist OpenAI o1 wesentlich teurer:
- Eingabe-Token: $15 pro Million Token
- Token ausgeben: $60 pro Million Token
Das macht OpenAI o1 90-95% teurer als DeepSeek R1 bei gleicher Nutzung112.
3. Kosteneffizienz
Die Preise von DeepSeek R1 sind 90-95% unten als OpenAI o1 und bietet eine kostengünstige Alternative ohne Leistungseinbußen. Zum Beispiel:
- 1 Million Eingabemarken:
- DeepSeek R1: 0.14(cachehit)oder0.14(cacheHallot)oder0,55 (Cache-Miss)
- OpenAI o1: $15
- 1 Million Ausgabemarken:
- DeepSeek R1: $2.19
- OpenAI o1: $60
Diese Erschwinglichkeit macht DeepSeek R1 zu einer attraktiven Wahl für Entwickler und Unternehmen1512.
4. Zusätzliche Vorteile
- Open-Source-Zugang: DeepSeek R1 ist unter einer MIT-Lizenz verfügbar, die die freie Nutzung, Modifikation und Kommerzialisierung erlaubt512.
- API-Flexibilität: Die API von DeepSeek R1 unterstützt fortgeschrittene Funktionen wie Chain-of-Thought-Reasoning und die Handhabung langer Kontexte (bis zu 128K Token)212.
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Häufig gestellte Fragen über deepseek-r1
1,Was macht die Architektur von DeepSeek-R1 einzigartig?
- DeepSeek R1 verwendet eine MoE-System mit 37B aktiven/671B Gesamtparametern und 128K Kontextunterstützung, optimiert durch reines Reinforcement Learning ohne überwachtes Fine-Tuning.
2. Wie sieht der Preis von DeepSeek R1 im Vergleich zu OpenAI o1 aus?
- DeepSeek R1 Kosten 90-95% weniger: 0.14/millioninputtokensvsOpenAIo1′s0.14/millioninputtokensvsOpenAIo1′s15, mit gleichwertigen Argumentationsfähigkeiten.
3. Kann ich DeepSeek R1 lokal einsetzen?
- Ja, DeepSeek R1 unterstützt die lokale Bereitstellung über vLLM/SGLang und bietet 6 destillierte Modelle (1,5B-70B Parameter) für ressourcenbeschränkte Umgebungen.
4. Welche Benchmarks belegen die Leistungsfähigkeit von DeepSeek R1?
- Erreicht SOTA in MATH-500 (97,3%), Codeforces (96,3% Perzentil) und AIME 2024 (79,8%) und übertrifft damit die meisten kommerziellen Modelle.
5. Ist DeepSeek R1 quelloffen?
- Ja, DeepSeek R1 ist MIT-lizensiert und die vollständigen Modellgewichte sind auf GitHubund erlaubt die kommerzielle Nutzung und Veränderung.
6. Welche kognitiven Fähigkeiten zeichnen DeepSeek R1 aus?
- Eigenschaften Selbstüberprüfung und MehrstufenreflexionLösung komplexer Probleme durch eine sichtbare Gedankenkette.
7. Welche Branchen profitieren am meisten von DeepSeek R1?
- Ideal für KI-Forschung, Code-Generierung in Unternehmen, mathematische Modellierung und mehrsprachige NLP-Anwendungen, die fortgeschrittene Schlussfolgerungen erfordern.
8. Wie funktioniert die API-Integration in DeepSeek R1?
- Bietet OpenAI-kompatible API-Endpunkte mit 128K-Kontextunterstützung und intelligenter Zwischenspeicherung ($0,14/Million Token für Cache-Treffer).
9. Welche Sicherheitsmaßnahmen setzt DeepSeek R1 um?
- Integrierte Wiederholungskontrolle (Temperatur 0,5-0,7) und Ausrichtungsmechanismen verhindern Endlosschleifen, wie sie bei RL-trainierten Modellen üblich sind.
10. Wo kann ich die technische Dokumentation für DeepSeek R1 finden?
Zugang zu den vollständigen Spezifikationen über die DeepSeek R1 Technisches Papier und API-Dokumente.
