DeepSeek R1 온라인(무료|로그인 불필요)

Openai o1을 능가하는 고급 추론을 위한 혁신적인 오픈 소스 AI 모델

DeepSeek R1 온라인 무료 채팅

DeepSeek R1 WEBGPU 온라인

WebGPU 가속을 통해 브라우저에서 로컬로 실행되는 차세대 추론 모델입니다.

브라우저 내 추론에 최적화된 1.5B 매개변수 추론 LLM인 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B를 로드하려고 합니다. 모든 것이 🤗 Transformers.js와 ONNX 런타임 웹을 통해 전적으로 브라우저에서 실행되므로 데이터가 서버로 전송되지 않습니다. 일단 로드되면 오프라인에서도 사용할 수 있습니다.

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DeepSeek R1 온라인의 기능이 가득

아키텍처

기반 MoE(전문가 혼합) 37억 개의 활성/671억 개의 총 파라미터와 128K의 컨텍스트 길이를 지원합니다. 고급 강화 학습을 구현하여 자기 검증, 다단계 반영, 인간에 맞춘 추론 기능을 구현합니다.

성능

수학MATH-500에서 97.3% 정확도
코딩: 코드포스 참가자 중 96.3%를 능가하는 성과
일반적인 추론AIME 2024(SOTA) 79.8% 합격률
이러한 결과 위치 DeepSeek R1 전 세계 최고 성능의 AI 모델 중 하나입니다.

배포

API: OpenAI 호환 엔드포인트($0.14/백만 토큰)
오픈 소스: MIT 인증 추, 1.5B-70B 증류식 상업용 제품.
다음에서 찾기 GitHub 리포지토리

모델 에코시스템

변형: 기본(R1-제로), 고급(R1), 6가지 경량 증류 모델
전문화: 복잡한 문제 해결, 다국어 이해, 프로덕션급 코드 생성에 최적화되어 있습니다.

로드맵

오픈 소스 커뮤니티 협업을 통해 멀티모달 지원, 대화 개선, 분산 추론 최적화를 위한 지속적인 업그레이드가 이루어집니다.

오픈 소스

세계 최초 순수 RL 개발 추론 모델 오픈 소스 구현 32B 경량 버전은 다음에서 GPT-4 수준의 수학 성능을 달성합니다. 90% 비용 절감
생각의 사슬 시각화 기능, AI '블랙박스' 문제 해결

DeepSeek R1 온라인은 무엇인가요?

DeepSeek R1 는 추론, 수학, 코딩 작업에서 최첨단 성능을 제공하는 인공 지능의 획기적인 발전을 나타냅니다. 이 혁신적인 모델은 완벽한 오픈 소스 접근성을 유지하면서 선도적인 독점 솔루션에 필적하는 기능을 보여줍니다.

기술 아키텍처 및 기능

모델 아키텍처

DeepSeek R1은 정교한 MoE(전문가 혼합) 아키텍처를 활용합니다:

  • 37B 활성화된 매개변수
  • 총 매개변수 671억 개
  • 128K 컨텍스트 길이 지원

DeepSeek R1 프레임워크는 고급 강화 학습 기술을 통합하여 AI 추론 기능의 새로운 벤치마크를 설정합니다.

성능 벤치마크

DeepSeek R1은 다양한 벤치마크에서 놀라운 결과를 달성했습니다:

  • MATH-500: 97.3% 정확도
  • AIME 2024: 79.8% 합격률
  • 코드포스 96.3% 백분위수 순위

이러한 결과 위치 DeepSeek R1 전 세계 최고 성능의 AI 모델 중 하나입니다.

Deepseek 온라인의 모델 변형 및 증류

사용 가능한 버전

DeepSeek R1은 여러 가지 버전으로 제공됩니다:

  • DeepSeek R1-Zero: 기본 모델
  • DeepSeek R1: 향상된 버전
  • 15억에서 70억 매개 변수에 이르는 다양한 증류 버전

성능 최적화

이 모델은 다음과 같은 분야에서 탁월한 기능을 보여줍니다:

복잡한 문제 해결

수학적 추론

코드 생성

자연어 이해

DeepSeek-R1-Distill 모델(온라인 다운로드)

모델기본 모델다운로드
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5BQwen2.5-Math-1.5B🤗 허깅페이스
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7BQwen2.5-Math-7B🤗 허깅페이스
DeepSeek-R1-Distill-Llama-8BLlama-3.1-8B🤗 허깅페이스
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14BQwen2.5-14B🤗 허깅페이스
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32BQwen2.5-32B🤗 허깅페이스
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70BLlama-3.3-70B-Instruct🤗 허깅페이스

DeepSeek-R1-증류 모델에 대한 자세한 정보를 확인할 수 있습니다. 여기

Deepseek R1 온라인은 정말 대단해요!!

R1은 순수 강화 학습을 사용하여 95%의 저렴한 비용으로 OpenAI o1과 일치합니다. 놀랍습니다.
지미 스미스

Deepseek R1의 가격

가격 세부 정보​

모델(1)컨텍스트 길이최대 침대 토큰(2)최대 출력 토큰(3)100만 토큰
입력 가격
(캐시 히트) (4)		100만 토큰
입력 가격
(캐시 미스)		100만 토큰
출력 가격
deepseek-chat64K–8K$0.07(5)
$0.014		$0.27(5)
$0.14		$1.10(5)
$0.28
deepseek-추론기64K32K8K$0.14$0.55$2.19 (6)

가격 비교: 딥시크 R1과 OpenAI o1 비교

1. DeepSeek R1 가격

DeepSeek R1은 매우 경쟁력 있는 가격 구조를 제공하므로 OpenAI o1보다 훨씬 저렴합니다:

  • 입력 토큰(캐시 히트): $0.14 백만 토큰당
  • 입력 토큰(캐시 미스): $0.55 백만 토큰당
  • 출력 토큰: $백만 토큰당 2.19달러

지능형 캐싱 시스템은 반복 쿼리에 대한 비용을 절감하여 최대 90% 절감 캐시 히트를 위해25.

2. OpenAI o1 가격

반면 OpenAI o1은 훨씬 더 비쌉니다:

  • 입력 토큰: 백만 토큰당 $15
  • 출력 토큰: 백만 토큰당 $60

이로 인해 OpenAI는 o1 90-95% 더 비싸다. 동일한 사용량에서 DeepSeek R1보다 더 많이 사용합니다112.

3. 비용 효율성

DeepSeek R1의 가격은 다음과 같습니다. 90-95% 이하 보다 성능 저하 없이 비용 효율적인 대안을 제공합니다. 예를 들어

  • 1백만 입력 토큰:
    • DeepSeek R1: 0.14(캐시히트)또는0.14(cachehit)또는0.55(캐시 미스)
    • OpenAI o1: $15
  • 1백만 출력 토큰:
    • DeepSeek R1: $2.19
    • OpenAI o1: $60

이러한 경제성으로 인해 DeepSeek R1은 개발자와 기업에게 매력적인 선택입니다1512.

4. 추가 혜택

  • 오픈 소스 액세스: DeepSeek R1은 MIT 라이선스로 제공되므로 자유롭게 사용, 수정 및 상용화할 수 있습니다512.
  • API 유연성: DeepSeek R1의 API는 사고 연쇄 추론 및 긴 컨텍스트 처리(최대 128K 토큰)212와 같은 고급 기능을 지원합니다.

Deepseek R1 및 Deepseek 온라인에 대한 블로그 및 뉴스

  • DeepSeek가 FlashMLA의 소스코드와 자세한 설명을 공개했습니다.

  • FlashMLA란 무엇인가? AI 디코딩 커널에 미치는 영향에 대한 포괄적인 가이드

  • Qwen2.5-max 대 DeepSeek R1: 모델의 심층적 비교: 애플리케이션 시나리오의 전체 분석

  • DeepSeek-R1-32B에 가깝고 Fei-Fei Li의 s1을 압도합니다! UC 버클리 및 기타 오픈 소스 새로운 SOTA 추론 모델

deepseek R1에 대한 다른 언어 선택

ar العربية
bg_BG Български
cs_CZ 체코어
da_DK Dansk
nl_NL_formal 네덜란드어(Formeel)
et Eesti
fi Suomi
fr_FR Français
de_DE Deutsch
el Ελληνικά
hu_HU Magyar
id_ID 바하사 인도네시아
it_IT 이탈리아어
ko_KR 한국어
lt_LT 한국어
pl_PL Polski
pt_BR 브라질 포르투갈어
ro_RO 로마나
ru_RU Русский
es_ES Español
sv_SE Svenska
tr_TR Türkçe

deepseek-r1에 대해 자주 묻는 질문

1,DeepSeek-R1의 아키텍처가 특별한 이유는 무엇인가요?

  • DeepSeek R1은 MoE 시스템 37억 개의 활성/671억 개의 총 파라미터와 12만 8천 개의 컨텍스트를 지원하며, 감독된 미세 조정 없이 순수 강화 학습을 통해 최적화되었습니다.

2. DeepSeek R1의 가격은 OpenAI o1과 어떻게 비교되나요?

  • DeepSeek R1 비용 90-95% 미만: 0.14/백만인풋토큰vsOpenAIo1′s0.14/millioninputtokensvsOpenAIo1′s15, 동등한 추론 능력을 갖추고 있습니다.

3. DeepSeek R1을 로컬에 배포할 수 있나요?

  • 예, DeepSeek R1은 vLLM/SGLang을 통한 로컬 배포를 지원하며 리소스가 제한된 환경을 위해 6개의 증류 모델(1.5B-70B 매개변수)을 제공합니다.

4. 어떤 벤치마크가 DeepSeek R1의 성능을 입증하나요?

  • MATH-500(97.3%), Codeforces(96.3% 백분위수), AIME 2024(79.8%)에서 대부분의 상용 모델을 능가하는 SOTA를 달성했습니다.

5. DeepSeek R1은 오픈 소스인가요?

  • 예, DeepSeek R1은 MIT 인증을 받았으며 다음에서 전체 모델 웨이트를 사용할 수 있습니다. GitHub상업적 사용 및 수정을 허용합니다.

6. 딥시크 R1은 어떤 인지 능력을 가지고 있나요?

  • 특징 자체 인증 그리고 다단계 반영를 사용하여 눈에 보이는 사고 연쇄 추론을 통해 복잡한 문제를 해결합니다.

7. 딥시크 R1의 혜택을 가장 많이 받는 산업은 무엇인가요?

  • 고급 추론이 필요한 AI 연구, 엔터프라이즈 코드 생성, 수학 모델링 및 다국어 NLP 애플리케이션에 이상적입니다.

8. DeepSeek R1은 API 통합을 어떻게 처리하나요?

  • 128K 컨텍스트 지원 및 지능형 캐싱(캐시 히트에 대해 $0.14/백만 토큰)을 갖춘 OpenAI 호환 API 엔드포인트를 제공합니다.

9. DeepSeek R1은 어떤 안전 조치를 구현하나요?

  • 내장된 반복 제어(온도 0.5-0.7) 및 정렬 메커니즘은 RL 훈련 모델에서 흔히 볼 수 있는 무한 루프를 방지합니다.

10. DeepSeek R1의 기술 문서는 어디에서 찾을 수 있나요?

전체 사양에 액세스하려면 DeepSeek R1 기술 문서 그리고 API 문서.