DeepSeek R1 Online (Gratis | Sin iniciar sesión)
Revolucionario modelo de IA de código abierto para razonamiento avanzado que supera a Openai o1
DeepSeek R1 Chat en línea gratis
DeepSeek R1 WEBGPU en línea
Un modelo de razonamiento de última generación que se ejecuta localmente en su navegador con aceleración WebGPU.
Estás a punto de cargar DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, un LLM de razonamiento de parámetros de 1.5B optimizado para inferencia en navegador. Todo se ejecuta completamente en tu navegador con 🤗 Transformers.js y ONNX Runtime Web, lo que significa que no se envían datos a un servidor. Una vez cargado, incluso se puede utilizar sin conexión.
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Características del DeepSeek R1 en línea
Arquitectura
Construido sobre MdE (Mezcla de Expertos) con 37B de parámetros activos/671B totales y 128K de longitud de contexto. Implementa el aprendizaje por refuerzo avanzado para lograr capacidades de autoverificación, reflexión en varios pasos y razonamiento alineado con el ser humano.
Rendimiento
Matemáticas97,3% de precisión en MATH-500
Codificación: Supera al 96,3% de los participantes en Codeforces
Razonamiento general: 79,8% de aprobados en AIME 2024 (SOTA)
Estos resultados posicionan DeepSeek R1 entre los modelos de IA con mejores resultados a escala mundial.
Despliegue
API: Punto final compatible con OpenAI ($0.14/millón de tokens)
Código abierto: Pesos con licencia del MIT, variantes destiladas 1,5B-70B para uso comercial.
Encuéntralo en Repositorio GitHub
Ecosistema modelo
Variantes: Base (R1-Cero), Mejorado (R1), 6 modelos ligeros destilados
Especialización: Optimizado para la resolución de problemas complejos, la comprensión multilingüe y la generación de código de producción.
Mapa de carreteras
Actualizaciones continuas para soporte multimodal, mejora conversacional y optimización de inferencia distribuida, impulsadas por la colaboración de la comunidad de código abierto.
Código abierto
El primer modelo de razonamiento puro desarrollado por RL con implementación de código abierto 32B versión ligera alcanza un rendimiento matemático de nivel GPT-4 en 90% menor coste
Cadena de pensamiento visualización capacidad, abordando los retos de la "caja negra" de la IA.
¿Qué es DeepSeek R1 online?
DeepSeek R1 representa un avance revolucionario en inteligencia artificial, ya que ofrece un rendimiento de vanguardia en tareas de razonamiento, matemáticas y codificación. Este innovador modelo demuestra unas capacidades comparables a las de las principales soluciones propietarias, al tiempo que mantiene una accesibilidad total al código abierto.
Arquitectura técnica y capacidades
Arquitectura modelo
DeepSeek R1 utiliza una sofisticada arquitectura MoE (Mezcla de Expertos) con:
- 37B parámetros activados
- Parámetros totales 671B
- Soporte de 128K de longitud de contexto
El marco DeepSeek R1 incorpora técnicas avanzadas de aprendizaje por refuerzo, estableciendo nuevos hitos en las capacidades de razonamiento de la IA.
Indicadores de rendimiento
DeepSeek R1 ha obtenido resultados notables en varias pruebas de referencia:
- MATH-500: 97,3% de precisión
- AIME 2024: 79,8% de aprobados
- Codefuerzas: 96,3% clasificación percentil
Estos resultados posicionan DeepSeek R1 entre los modelos de IA con mejores resultados a escala mundial.
Variantes del modelo y destilación de Deepseek en línea
Versiones disponibles
DeepSeek R1 se presenta en múltiples variantes:
- DeepSeek R1-Zero: Modelo básico
- DeepSeek R1: Versión mejorada
- Múltiples versiones destiladas que van de 1,5B a 70B parámetros
Optimización del rendimiento
El modelo demuestra unas capacidades excepcionales en:
Resolución de problemas complejos
Razonamiento matemático
Generación de código
Comprensión del lenguaje natural
Modelos DeepSeek-R1-Distill (descarga en línea)
| Modelo | Modelo base | Descargar |
|---|---|---|
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B | Qwen2.5-Matemáticas-1.5B | 🤗 HuggingFace |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B | Qwen2.5-Matemáticas-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 |
encontrará más información sobre los modelos DeepSeek-R1-Distill aquí
Precios de Deepseek R1
Detalle de precios
| MODELO(1) | LONGITUD DEL CONTEXTO | MAX COT TOKENS(2) | TOKENS DE SALIDA MÁX.(3) | 1M TOKENS PRECIO DE ENTRADA (CACHE HIT) (4) | 1M TOKENS PRECIO DE ENTRADA (CACHE MISS) | 1M TOKENS PRECIO DE SALIDA |
|---|---|---|---|---|---|---|
| deepseek-chat | 64K | – | 8K | $0.014 | $0.14 | $0.28 |
| deepseek-razonador | 64K | 32K | 8K | $0.14 | $0.55 | $2.19 (6) |
Comparación de precios: DeepSeek R1 frente a OpenAI o1
1. Precios de DeepSeek R1
DeepSeek R1 ofrece una estructura de precios muy competitiva, por lo que es significativamente más asequible que OpenAI o1:
- Fichas de entrada (Acierto de caché): $0,14 por millón de fichas
- Fichas de entrada (Cache Miss): $0,55 por millón de fichas
- Fichas de salida: $2,19 por millón de fichas
El sistema inteligente de almacenamiento en caché reduce los costes de las consultas repetidas, proporcionando hasta 90% ahorro para las visitas a la caché25.
2. OpenAI o1 Precios
En cambio, OpenAI o1 es considerablemente más caro:
- Fichas de entrada: $15 por millón de fichas
- Fichas de salida: $60 por millón de fichas
Esto hace que OpenAI o1 90-95% más caro que DeepSeek R1 para un uso equivalente112.
3. Eficiencia de costes
Los precios de DeepSeek R1 son 90-95% inferior que OpenAI o1, ofreciendo una alternativa rentable sin comprometer el rendimiento. Por ejemplo:
- 1 millón de fichas de entrada:
- DeepSeek R1: 0,14(cachehit)o0,14(cacheholat)o0,55 (fallo de caché)
- OpenAI o1: $15
- 1 millón de fichas de salida:
- DeepSeek R1: $2.19
- OpenAI o1: $60
Esta asequibilidad hace de DeepSeek R1 una opción atractiva para desarrolladores y empresas1512.
4. Ventajas adicionales
- Acceso libre: DeepSeek R1 está disponible bajo una licencia MIT, que permite su libre uso, modificación y comercialización512.
- Flexibilidad de la API: La API de DeepSeek R1 admite funciones avanzadas como el razonamiento en cadena y el manejo de contextos largos (hasta 128.000 tokens)212.
Blogs y noticias sobre Deepseek R1 y Deepseek online
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1,¿Qué hace que la arquitectura de DeepSeek-R1 sea única?
- DeepSeek R1 utiliza un Sistema ME con 37B de parámetros activos/671B totales y 128K de soporte de contexto, optimizado mediante puro aprendizaje por refuerzo sin ajuste fino supervisado.
2. ¿Cuál es el precio de DeepSeek R1 en comparación con OpenAI o1?
- Costes de DeepSeek R1 90-95% menos: 0.14/millioninputtokensvsOpenAIo1′s0.14/millioninputtokensvsOpenAIo1′s15, con capacidades de razonamiento equivalentes.
3. ¿Puedo implantar DeepSeek R1 localmente?
- Sí, DeepSeek R1 admite la implantación local a través de vLLM/SGLang y ofrece 6 modelos destilados (1,5B-70B parámetros) para entornos con recursos limitados.
4. ¿Qué puntos de referencia demuestran el rendimiento de DeepSeek R1?
- Alcanza SOTA en MATH-500 (97,3%), Codeforces (percentil 96,3%) y AIME 2024 (79,8%), superando a la mayoría de los modelos comerciales.
5. ¿Es DeepSeek R1 de código abierto?
- Sí, DeepSeek R1 tiene licencia del MIT y todos los pesos del modelo están disponibles en GitHubque permite el uso comercial y la modificación.
6. ¿Qué capacidades cognitivas distinguen a DeepSeek R1?
- Características autoverificación y reflexión múltipleresolver problemas complejos mediante un razonamiento visible en cadena.
7. ¿Qué sectores se benefician más de DeepSeek R1?
- Ideal para investigación en IA, generación de código empresarial, modelado matemático y aplicaciones multilingües de PNL que requieran razonamiento avanzado.
8. ¿Cómo gestiona DeepSeek R1 la integración de API?
- Ofrece puntos finales de API compatibles con OpenAI con soporte de contexto 128K y caché inteligente ($0,14/millón de tokens para aciertos de caché).
9. ¿Qué medidas de seguridad aplica DeepSeek R1?
- El control de repetición integrado (temperatura 0,5-0,7) y los mecanismos de alineación evitan los bucles interminables habituales en los modelos entrenados con RL.
10. ¿Dónde puedo encontrar documentación técnica sobre DeepSeek R1?
Acceda a las especificaciones completas a través de Documento técnico de DeepSeek R1 y Documentos API.
