DeepSeek R1 Online (Gratuito|Nlogin)
Un rivoluzionario modello di intelligenza artificiale open source per il ragionamento avanzato che batte Openai o1
DeepSeek R1 Chat online gratis
DeepSeek R1 WEBGPU in linea
Un modello di ragionamento di nuova generazione che viene eseguito localmente nel browser con accelerazione WebGPU.
State per caricare DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, un LLM di ragionamento a parametri 1.5B ottimizzato per l'inferenza in-browser. Tutto viene eseguito interamente nel browser con 🤗 Transformers.js e ONNX Runtime Web, il che significa che non vengono inviati dati a un server. Una volta caricato, può essere utilizzato anche offline.
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Funzionalità completa di DeepSeek R1 online
Architettura
Costruito su MoE (Miscela di esperti) con 37B parametri attivi/671B totali e 128K di lunghezza del contesto. Implementa l'apprendimento avanzato del rinforzo per ottenere l'autoverifica, la riflessione in più fasi e le capacità di ragionamento allineate all'uomo.
Prestazioni
Matematica: 97,3% di precisione su MATH-500
Codifica: Supera il 96,3% dei partecipanti al Codeforces
Ragionamento generale: 79,8% tasso di passaggio su AIME 2024 (SOTA)
Questi risultati posizionano DeepSeek R1 tra i modelli di intelligenza artificiale più performanti a livello globale.
Distribuzione
API: Endpoint compatibile con OpenAI ($0.14/milione di gettoni)
Open Source: Pesi con licenza MIT, varianti distillate 1.5B-70B per uso commerciale.
Trovatelo in Repository GitHub
Ecosistema modello
Varianti: Base (R1-Zero), Potenziato (R1), 6 modelli leggeri distillati
Specializzazione: Ottimizzato per la risoluzione di problemi complessi, la comprensione multilingue e la generazione di codice di livello produttivo.
Mappa stradale
Aggiornamenti continui per il supporto multimodale, il miglioramento della conversazione e l'ottimizzazione dell'inferenza distribuita, grazie alla collaborazione della comunità open-source.
Open Source
Il primo al mondo modello di ragionamento puro sviluppato da RL con l'implementazione open-source La versione leggera 32B raggiunge prestazioni matematiche di livello GPT-4 a 90% a basso costo
Catena di pensieri visualizzazione capacità, affrontando le sfide della "scatola nera" dell'IA
Cos'è DeepSeek R1 online?
DeepSeek R1 rappresenta un progresso rivoluzionario nel campo dell'intelligenza artificiale, offrendo prestazioni all'avanguardia nei compiti di ragionamento, matematica e codifica. Questo modello innovativo dimostra capacità paragonabili alle principali soluzioni proprietarie, pur mantenendo una completa accessibilità open-source.
Architettura tecnica e capacità
Modello di architettura
DeepSeek R1 utilizza una sofisticata architettura MoE (Mixture of Experts) con:
- 37B parametri attivati
- 671B parametri totali
- Supporto della lunghezza del contesto di 128K
Il framework DeepSeek R1 incorpora tecniche avanzate di apprendimento per rinforzo, stabilendo nuovi parametri di riferimento nelle capacità di ragionamento dell'intelligenza artificiale.
Parametri di prestazione
DeepSeek R1 ha ottenuto risultati notevoli in diversi benchmark:
- MATH-500: precisione 97,3%
- AIME 2024: tasso di passaggio 79,8%
- Codeforces: 96,3% classifica percentile
Questi risultati posizionano DeepSeek R1 tra i modelli di intelligenza artificiale più performanti a livello globale.
Varianti del modello e distillazione di Deepseek online
Versioni disponibili
DeepSeek R1 è disponibile in più varianti:
- DeepSeek R1-Zero: modello base
- DeepSeek R1: Versione migliorata
- Molteplici versioni distillate che vanno da 1,5B a 70B parametri
Ottimizzazione delle prestazioni
Il modello dimostra capacità eccezionali in:
Risoluzione di problemi complessi
Ragionamento matematico
Generazione del codice
Comprensione del linguaggio naturale
Modelli DeepSeek-R1-Distill (scarica online)
| Modello | Modello base | Scaricare |
|---|---|---|
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B | Qwen2.5-Math-1.5B | 🤗 Faccia d'abbraccio |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B | Qwen2.5-Math-7B | 🤗 Faccia d'abbraccio |
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B | Lama-3.1-8B | 🤗 Faccia d'abbraccio |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B | Qwen2.5-14B | 🤗 Faccia d'abbraccio |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | Qwen2.5-32B | 🤗 Faccia d'abbraccio |
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B | Llama-3.3-70B-Instruct | 🤗 Faccia d'abbraccio |
è possibile trovare ulteriori informazioni sui modelli DeepSeek-R1-Distill qui
Prezzi di Deepseek R1
Dettaglio prezzi
| MODELLO(1) | LUNGHEZZA DEL CONTESTO | TOCCHI MAX COT(2) | GETTONI DI USCITA MASSIMI(3) | 1M TOCCHI PREZZO D'INGRESSO (COLPO DI CACHE) (4) | 1M TOCCHI PREZZO D'INGRESSO (CACHE MISS) | 1M TOCCHI PREZZO DI USCITA |
|---|---|---|---|---|---|---|
| deepseek-chat | 64K | – | 8K | $0.014 | $0.14 | $0.28 |
| deepseek-ragionatore | 64K | 32K | 8K | $0.14 | $0.55 | $2.19 (6) |
Confronto dei prezzi: DeepSeek R1 vs OpenAI o1
1. Prezzi di DeepSeek R1
DeepSeek R1 offre una struttura di prezzi altamente competitiva, che lo rende significativamente più conveniente di OpenAI o1:
- Gettoni d'ingresso (hit della cache): $0,14 per milione di gettoni
- Gettoni di ingresso (Cache Miss): $0,55 per milione di gettoni
- Gettoni di uscita: $2,19 per milione di gettoni
Il sistema di caching intelligente riduce i costi per le interrogazioni ripetute, fornendo fino a Risparmio 90% per le visite alla cache25.
2. Prezzi OpenAI o1
Al contrario, OpenAI o1 è notevolmente più costoso:
- Gettoni di ingresso: $15 per milione di gettoni
- Gettoni di uscita: $60 per milione di gettoni
Questo rende OpenAI o1 90-95% più costoso di DeepSeek R1 per un utilizzo equivalente112.
3. Efficienza dei costi
I prezzi di DeepSeek R1 sono 90-95% inferiore di OpenAI o1, offrendo un'alternativa economica senza compromettere le prestazioni. Per esempio:
- 1 milione di gettoni di ingresso:
- DeepSeek R1: 0,14(cachehit)o0,14(cacheCiaot)o0,55 (cache miss)
- OpenAI o1: $15
- 1 milione di gettoni di uscita:
- DeepSeek R1: $2.19
- OpenAI o1: $60
Questa convenienza rende DeepSeek R1 una scelta interessante per gli sviluppatori e le imprese1512.
4. Vantaggi aggiuntivi
- Accesso open source: DeepSeek R1 è disponibile con licenza MIT, che ne consente il libero utilizzo, la modifica e la commercializzazione512.
- Flessibilità API: L'API di DeepSeek R1 supporta funzioni avanzate come il ragionamento a catena e la gestione di contesti lunghi (fino a 128K token)212 .
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1,Cosa rende unica l'architettura di DeepSeek-R1?
- DeepSeek R1 utilizza un Sistema MoE con 37B parametri attivi/671B parametri totali e 128K contesti di supporto, ottimizzato attraverso un puro apprendimento per rinforzo senza una messa a punto supervisionata.
2. Come si colloca DeepSeek R1 rispetto a OpenAI o1 in termini di prezzo?
- Costi di DeepSeek R1 90-95% meno: 0.14/millioninputtokensvsOpenAIo1′s0.14/millioninputtokensvsOpenAIo1′s15, con capacità di ragionamento equivalenti.
3. Posso distribuire DeepSeek R1 localmente?
- Sì, DeepSeek R1 supporta la distribuzione locale tramite vLLM/SGLang e offre 6 modelli distillati (1,5B-70B parametri) per ambienti con risorse limitate.
4. Quali benchmark dimostrano le prestazioni di DeepSeek R1?
- Raggiunge il SOTA in MATH-500 (97,3%), Codeforces (96,3% percentile) e AIME 2024 (79,8%), superando la maggior parte dei modelli commerciali.
5. DeepSeek R1 è open source?
- Sì, DeepSeek R1 ha la licenza MIT e i pesi completi del modello sono disponibili su GitHub, consentendo l'uso e la modifica a fini commerciali.
6. Quali capacità cognitive contraddistinguono DeepSeek R1?
- Caratteristiche autoverifica e riflessione in più fasiRisolvere problemi complessi attraverso un ragionamento a catena visibile.
7. Quali sono i settori che beneficiano maggiormente di DeepSeek R1?
- Ideale per la ricerca sull'intelligenza artificiale, la generazione di codice aziendale, la modellazione matematica e le applicazioni NLP multilingue che richiedono un ragionamento avanzato.
8. Come gestisce DeepSeek R1 l'integrazione delle API?
- Offre endpoint API compatibili con OpenAI con supporto di 128K contesti e cache intelligente ($0,14/milione di token per le visite alla cache).
9. Quali misure di sicurezza attua DeepSeek R1?
- Il controllo della ripetizione incorporato (temperatura 0,5-0,7) e i meccanismi di allineamento impediscono i loop infiniti comuni nei modelli addestrati con RL.
10. Dove posso trovare la documentazione tecnica di DeepSeek R1?
Accedere alle specifiche complete tramite il sito Documento tecnico di DeepSeek R1 e Documentazione API.
