DeepSeek R1 Online (Gratis|Nologin)

Model AI Sumber Terbuka Revolusioner untuk Penalaran Tingkat Lanjut yang mengalahkan Openai o1

DeepSeek R1 Obrolan online gratis

DeepSeek R1 WEBGPU Daring

Model penalaran generasi berikutnya yang berjalan secara lokal di browser Anda dengan akselerasi WebGPU.

Anda akan memuat DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, LLM penalaran parameter 1,5B yang dioptimalkan untuk inferensi dalam peramban. Semuanya berjalan sepenuhnya di browser Anda dengan 🤗 Transformers.js dan ONNX Runtime Web, yang berarti tidak ada data yang dikirim ke server. Setelah dimuat, bahkan dapat digunakan secara offline.

Klik untuk menguji Deepseek R1 sekarang!

Agen Pengkodean AI Didukung OLEH DeepSeek online Gratis Sekarang！

Boltnew.ai didukung oleh deepseek V3, adalah alat pembuat kode, gratis sekarang!

Fitur Lengkap DeepSeek R1 online

Arsitektur

Dibangun di atas MoE (Campuran Ahli) dengan 37B parameter aktif/671B parameter total dan panjang konteks 128K. Menerapkan pembelajaran penguatan tingkat lanjut untuk mencapai verifikasi mandiri, refleksi multi-langkah, dan kemampuan penalaran yang selaras dengan manusia.

Kinerja

MatematikaAkurasi 97,3% pada MATH-500
Pengkodean: Mengungguli 96,3% peserta Codeforces
Penalaran UmumTingkat kelulusan 79,8% pada AIME 2024 (SOTA)
Posisi hasil ini DeepSeek R1 di antara model-model AI dengan performa terbaik di dunia.

Penyebaran

API: Titik akhir yang kompatibel dengan OpenAI ($0.14/juta token)
Sumber Terbuka: Anak timbangan berlisensi MIT, varian suling 1,5B-70B untuk penggunaan komersial.
Temukan di Repositori GitHub

Model Ekosistem

Varian: Dasar (R1-Nol), Disempurnakan (R1), 6 model suling ringan
Spesialisasi: Dioptimalkan untuk pemecahan masalah yang kompleks, pemahaman multibahasa, dan pembuatan kode tingkat produksi

Peta jalan

Peningkatan berkelanjutan untuk dukungan multimodal, peningkatan percakapan, dan pengoptimalan inferensi terdistribusi, yang didorong oleh kolaborasi komunitas sumber terbuka.

Sumber Terbuka

Pertama di dunia model penalaran yang dikembangkan oleh RL murni dengan implementasi sumber terbuka 32B versi ringan mencapai kinerja matematika tingkat GPT-4 pada Biaya lebih rendah 90%
Rantai Pemikiran visualisasi kemampuan, mengatasi tantangan "kotak hitam" AI

Apa itu DeepSeek R1 online?

DeepSeek R1 mewakili kemajuan terobosan dalam kecerdasan buatan, menawarkan kinerja mutakhir dalam penalaran, matematika, dan tugas-tugas pengkodean. Model inovatif ini menunjukkan kemampuan yang sebanding dengan solusi berpemilik terkemuka sekaligus mempertahankan aksesibilitas sumber terbuka yang lengkap.

Arsitektur dan Kemampuan Teknis

Arsitektur Model

DeepSeek R1 menggunakan arsitektur MoE (Campuran Ahli) yang canggih dengan:

  • Parameter yang diaktifkan 37B
  • 671B total parameter
  • Dukungan panjang konteks 128K

Kerangka kerja DeepSeek R1 menggabungkan teknik pembelajaran penguatan yang canggih, menetapkan tolok ukur baru dalam kemampuan penalaran AI.

Tolok Ukur Kinerja

DeepSeek R1 telah mencapai hasil yang luar biasa di berbagai tolok ukur:

  • MATEMATIKA-500: Akurasi 97,3%
  • AIME 2024: Tingkat kelulusan 79,8%
  • Kodefikasi: Peringkat persentil 96.3%

Posisi hasil ini DeepSeek R1 di antara model-model AI dengan performa terbaik di dunia.

Varian Model dan Distilasi Deepseek online

Versi yang Tersedia

DeepSeek R1 hadir dalam beberapa varian:

  • DeepSeek R1-Zero: Model dasar
  • DeepSeek R1: Versi yang disempurnakan
  • Beberapa versi suling mulai dari parameter 1,5B hingga 70B

Optimalisasi Kinerja

Model ini mendemonstrasikan kemampuan yang luar biasa dalam:

Pemecahan masalah yang kompleks

Penalaran matematis

Pembuatan kode

Pemahaman bahasa alami

Model DeepSeek-R1-Distill (unduh daring)

ModelModel DasarUnduh
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5BQwen2.5-Math-1.5B🤗 HuggingFace
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7BQwen2.5-Math-7B🤗 HuggingFace
DeepSeek-R1-Distill-Llama-8BLlama-3.1-8B🤗 HuggingFace
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14BQwen2.5-14B🤗 HuggingFace
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32BQwen2.5-32B🤗 HuggingFace
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70BLlama-3.3-70B-Instruct🤗 HuggingFace

Anda dapat menemukan info lebih lanjut tentang Model DeepSeek-R1-Distill di sini

Deepseek R1 online itu. Luar biasa!!

R1 menggunakan pembelajaran penguatan murni untuk menandingi OpenAI o1 - dengan biaya lebih murah 95%. luar biasa
Jimmy Smith

Harga Deepseek R1

Detail HargaBahasa Indonesia:

MODEL(1)PANJANG KONTEKSMAX COT TOKEN(2)TOKEN KELUARAN MAKSIMAL(3)1 JUTA TOKEN
HARGA MASUKAN
(CACHE HIT) (4)		1 JUTA TOKEN
HARGA MASUKAN
(CACHE MISS)		1 JUTA TOKEN
HARGA KELUARAN
deepseek-chat64K–8K$0.07(5)
$0.014		$0.27(5)
$0.14		$1.10(5)
$0.28
Penalaran deepseek64K32K8K$0.14$0.55$2.19 (6)

Perbandingan Harga: DeepSeek R1 vs OpenAI o1

1. Harga DeepSeek R1

DeepSeek R1 menawarkan struktur harga yang sangat kompetitif, membuatnya jauh lebih terjangkau daripada OpenAI o1:

  • Token Masukan (Cache Hit): $0.14 per juta token
  • Token Masukan (Cache Miss): $0.55 per juta token
  • Token Keluaran: $2.19 per juta token

Sistem cache cerdas mengurangi biaya untuk kueri yang berulang, menyediakan hingga Tabungan 90% untuk hit cache25.

2. Harga OpenAI o1

Sebaliknya, OpenAI o1 jauh lebih mahal:

  • Token Masukan: $15 per juta token
  • Token Keluaran: $60 per juta token

Hal ini membuat OpenAI o1 90-95% lebih mahal dari DeepSeek R1 untuk penggunaan yang setara112.

3. Efisiensi Biaya

Harga DeepSeek R1 adalah 90-95% lebih rendah daripada OpenAI o1, menawarkan alternatif yang hemat biaya tanpa mengorbankan kinerja. Sebagai contoh:

  • 1 Juta Token Masukan:
    • DeepSeek R1: 0,14 (cachehit) atau 0,14 (cacheHai.t)atau0,55 (kehilangan cache)
    • OpenAI o1: $15
  • 1 Juta Token Keluaran:
    • DeepSeek R1: $2.19
    • OpenAI o1: $60

Keterjangkauan ini membuat DeepSeek R1 menjadi pilihan yang menarik bagi para pengembang dan perusahaan1512.

4. Manfaat Tambahan

  • Akses Sumber Terbuka: DeepSeek R1 tersedia di bawah lisensi MIT, yang memungkinkan penggunaan, modifikasi, dan komersialisasi secara gratis512.
  • Fleksibilitas API: API DeepSeek R1 mendukung fitur-fitur canggih seperti penalaran rantai pemikiran dan penanganan konteks yang panjang (hingga 128 ribu token)212.

Blog dan Berita tentang Deepseek R1 dan Deepseek online

  • DeepSeek telah merilis kode sumbernya, penjelasan rinci tentang FlashMLA

  • Apa itu FlashMLA? Panduan Lengkap tentang Dampaknya pada Kernel Decoding AI

  • Qwen2.5-max vs DeepSeek R1: Perbandingan mendalam antara kedua model: analisis lengkap skenario aplikasi

  • Ini mendekati DeepSeek-R1-32B dan mengalahkan s1 Fei-Fei Li! UC Berkeley dan model inferensi SOTA sumber terbuka lainnya

Pilih Bahasa lain tentang deepseek R1

ar BAHASA ARAB
bg_BG Български
cs_CZ Čeština
da_DK Dansk
nl_NL_formal Belanda (Formeel)
et Eesti
fi Suomi
fr_FR Français
de_DE Deutsch
el Bahasa Indonesia
hu_HU Magyar
id_ID Bahasa Indonesia
it_IT Italiano
ko_KR 한국어
lt_LT Bahasa Indonesia kalba
pl_PL Bahasa Polski
pt_BR Português do Brasil
ro_RO Rumania
ru_RU Bahasa Indonesia
es_ES Español
sv_SE Svenska
tr_TR Türkçe

Pertanyaan yang Sering Diajukan tentang deepseek-r1

1,Apa yang membuat arsitektur DeepSeek-R1 unik?

  • DeepSeek R1 menggunakan Sistem KLH dengan 37B parameter aktif/671B parameter total dan dukungan konteks 128K, dioptimalkan melalui pembelajaran penguatan murni tanpa penyempurnaan yang diawasi.

2. Bagaimana DeepSeek R1 dibandingkan dengan OpenAI o1 dalam hal harga?

  • Biaya DeepSeek R1 90-95% kurang: 0,14 juta inputtokensvsOpenAIo1′s0,14/millioninputtokensvsOpenAIo1′s15, dengan kemampuan penalaran yang setara.

3. Dapatkah saya menggunakan DeepSeek R1 secara lokal?

  • Ya, DeepSeek R1 mendukung penyebaran lokal melalui vLLM/SGLang dan menawarkan 6 model yang disaring (parameter 1,5B-70B) untuk lingkungan dengan sumber daya terbatas.

4. Tolok ukur apa yang membuktikan kinerja DeepSeek R1?

  • Mencapai SOTA dalam MATH-500 (97,3%), Codeforces (persentil 96,3%), dan AIME 2024 (79,8%), mengungguli sebagian besar model komersial.

5. Apakah DeepSeek R1 merupakan sumber terbuka?

  • Ya, DeepSeek R1 berlisensi MIT dengan bobot model lengkap yang tersedia di GitHubmemungkinkan penggunaan dan modifikasi secara komersial.

6. Kemampuan kognitif apa yang membedakan DeepSeek R1?

  • Fitur verifikasi diri dan refleksi multi-langkahmemecahkan masalah yang kompleks melalui penalaran berantai yang terlihat.

7. Industri mana yang paling diuntungkan dari DeepSeek R1?

  • Ideal untuk penelitian AI, pembuatan kode perusahaan, pemodelan matematika, dan aplikasi NLP multibahasa yang membutuhkan penalaran tingkat lanjut.

8. Bagaimana DeepSeek R1 menangani integrasi API?

  • Menawarkan titik akhir API yang kompatibel dengan OpenAI dengan dukungan konteks 128K dan cache cerdas ($0.14/juta token untuk hit cache).

9. Langkah-langkah keamanan apa yang diterapkan DeepSeek R1?

  • Kontrol pengulangan internal (suhu 0,5-0,7) dan mekanisme penyelarasan mencegah loop tak berujung yang umum terjadi pada model yang dilatih RL.

10. Di mana saya dapat menemukan dokumentasi teknis untuk DeepSeek R1?

Akses spesifikasi lengkap melalui halaman Makalah Teknis DeepSeek R1 dan Dokumen API.