DeepSeek R1 Online (Gratis|Geen login)
Revolutionair open-source AI-model voor geavanceerd redeneren dat Openai o1 verslaat
DeepSeek R1 Chat gratis online
DeepSeek R1 WEBGPU Online
Een redeneermodel van de volgende generatie dat lokaal in je browser draait met WebGPU-acceleratie.
Je staat op het punt om DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B te laden, een 1.5B parameter redenering LLM geoptimaliseerd voor in-browser inferentie. Alles draait volledig in je browser met 🤗 Transformers.js en ONNX Runtime Web, wat betekent dat er geen gegevens naar een server worden gestuurd. Eenmaal geladen kan het zelfs offline worden gebruikt.
AI-coderingsagent aangestuurd door DeepSeek online gratis nu!
Boltnew.ai wordt aangedreven door deepseek V3 , is een code generatie tool, het is nu gratis!
Vol met functies van DeepSeek R1 online
Architectuur
Gebouwd op MoE (Mix van deskundigen) met 37B actieve/671B totale parameters en 128K contextlengte. Maakt gebruik van geavanceerd leren op basis van versterking om zelfverificatie, reflectie in meerdere stappen en op de mens afgestemde redeneercapaciteiten te bereiken.
Prestaties
Wiskunde: 97,3% nauwkeurigheid op MATH-500
Codering: Presteert beter dan 96,3% van de Codeforces-deelnemers
Algemeen redeneren: 79,8% slagingspercentage op AIME 2024 (SOTA)
Deze resultaten positioneren DeepSeek R1 tot de best presterende AI-modellen wereldwijd.
Inzet
API: OpenAI-compatibel eindpunt ($0,14/miljoen tokens)
Open Bron: MIT-gelicenseerde gewichten, 1.5B-70B gedistilleerde varianten voor commercieel gebruik.
Zoek het in GitHub-archief
Model Ecosysteem
Varianten: Basis (R1-Nul), Uitgebreid (R1), 6 lichtgewicht gedistilleerde modellen
Specialisatie: Geoptimaliseerd voor het oplossen van complexe problemen, meertalig begrip en het genereren van productiecode
Wegenkaart
Voortdurende upgrades voor multimodale ondersteuning, conversatieverbetering en gedistribueerde inferentieoptimalisatie, gedreven door samenwerking binnen een open-sourcegemeenschap.
Open Bron
s Werelds eerste zuiver RL-ontwikkeld redeneermodel met open-source implementatie 32B lichtgewicht versie bereikt GPT-4-niveau rekenprestaties op 90% lagere kosten
Gedachtenketting visualisatie vermogen, het aanpakken van AI "black box" uitdagingen
Wat is DeepSeek R1 online?
DeepSeek R1 vertegenwoordigt een baanbrekende vooruitgang in kunstmatige intelligentie en biedt state-of-the-art prestaties in redeneren, wiskunde en coderingstaken. Dit innovatieve model laat mogelijkheden zien die vergelijkbaar zijn met toonaangevende propriëtaire oplossingen, terwijl het volledig open-source toegankelijk blijft.
Technische architectuur en mogelijkheden
Modelarchitectuur
DeepSeek R1 maakt gebruik van een geavanceerde MoE (Mixture of Experts) architectuur met:
- 37B geactiveerde parameters
- 671B totale parameters
- 128K contextlengte ondersteuning
Het DeepSeek R1 raamwerk bevat geavanceerde technieken voor reinforcement learning en zet nieuwe maatstaven op het gebied van AI-redeneervermogen.
Benchmarks voor prestaties
DeepSeek R1 heeft opmerkelijke resultaten behaald in verschillende benchmarks:
- MATH-500: 97,3% nauwkeurigheid
- AIME 2024: 79,8% slagingspercentage
- Codekrachten: 96.3% percentiel
Deze resultaten positioneren DeepSeek R1 tot de best presterende AI-modellen wereldwijd.
Modelvarianten en distillatie van Deepseek online
Beschikbare versies
DeepSeek R1 is verkrijgbaar in meerdere varianten:
- DeepSeek R1-Zero: basismodel
- DeepSeek R1: Verbeterde versie
- Meerdere gedistilleerde versies variërend van 1,5B tot 70B parameters
Prestatieoptimalisatie
Het model toont uitzonderlijke capaciteiten in:
Complexe problemen oplossen
Wiskundig redeneren
Code genereren
Natuurlijk taalbegrip
DeepSeek-R1-Distill-modellen (online downloaden)
| Model | Basismodel | Downloaden |
|---|---|---|
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B | Qwen2.5-Wiskunde-1.5B | Knuffelgezicht |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B | Qwen2.5-Wiskunde-7B | Knuffelgezicht |
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B | Llama-3.1-8B | Knuffelgezicht |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B | Qwen2.5-14B | Knuffelgezicht |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | Qwen2.5-32B | Knuffelgezicht |
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B | Llama-3.3-70B-Instruct | Knuffelgezicht |
Hier vind je meer informatie over DeepSeek-R1-Distill modellen hier
Prijzen van Deepseek R1
Prijsinformatie
| MODEL(1) | CONTEXT LENGTE | MAX COT TOKENS(2) | MAX UITVOER TOKENS(3) | 1M TOKENS INVOERPRIJS (CACHE HIT) (4) | 1M TOKENS INVOERPRIJS (CACHE MISS) | 1M TOKENS UITGANGSPRIJS |
|---|---|---|---|---|---|---|
| deepseek-chat | 64K | – | 8K | $0.014 | $0.14 | $0.28 |
| deepseek-redenaar | 64K | 32K | 8K | $0.14 | $0.55 | $2.19 (6) |
Prijsvergelijking: DeepSeek R1 vs. OpenAI o1
1. DeepSeek R1 Prijzen
DeepSeek R1 biedt een zeer concurrerende prijsstructuur, waardoor het aanzienlijk betaalbaarder is dan OpenAI o1:
- Invoer Tokens (Cache Hit): $0,14 per miljoen tokens
- Invoertokens (cache gemist): $0,55 per miljoen tokens
- Uitvoertokens: $2,19 per miljoen tokens
Het intelligente caching-systeem verlaagt de kosten voor herhaalde zoekopdrachten en biedt tot 90% besparingen voor cache-treffers25.
2. OpenAI o1 Prijzen
OpenAI o1 is daarentegen aanzienlijk duurder:
- Invoer Tokens: $15 per miljoen tokens
- Uitvoertokens: $60 per miljoen tokens
Dit maakt OpenAI o1 90-95% duurder dan DeepSeek R1 voor gelijkwaardig gebruik112.
3. Kostenefficiëntie
De prijzen van DeepSeek R1 zijn 90-95% lager dan OpenAI o1 en biedt een kosteneffectief alternatief zonder in te leveren op prestaties. Bijvoorbeeld:
- 1 miljoen invoermunten:
- DeepSeek R1: 0,14(cachehit)of0,14(cacheHoit)of0,55 (cache misser)
- OpenAI o1: $15
- 1 miljoen uitvoermunten:
- DeepSeek R1: $2.19
- OpenAI o1: $60
Deze betaalbaarheid maakt DeepSeek R1 een aantrekkelijke keuze voor ontwikkelaars en bedrijven1512.
4. Extra voordelen
- Open-Source toegang: DeepSeek R1 is beschikbaar onder een MIT-licentie, die vrij gebruik, aanpassing en commercialisatie toestaat512.
- API-flexibiliteit: DeepSeek R1's API ondersteunt geavanceerde functies zoals chain-of-thought redenering en lange-context verwerking (tot 128K tokens)212.
Blogs en nieuws over Deepseek R1 en Deepseek online
-
DeepSeek heeft zijn broncode vrijgegeven, gedetailleerde uitleg van FlashMLA
-
Wat is FlashMLA? Een uitgebreide gids over de impact ervan op AI-decoderingskernels
-
Qwen2.5-max vs DeepSeek R1: een diepgaande vergelijking van modellen: een volledige analyse van toepassingsscenario's
-
Het ligt dicht bij DeepSeek-R1-32B en verplettert Fei-Fei Li's s1! UC Berkeley en andere open source nieuwe SOTA-inferentiemodellen
1,Wat maakt de architectuur van DeepSeek-R1 uniek?
- DeepSeek R1 gebruikt een MvE-systeem met 37B actieve/671B totale parameters en 128K contextondersteuning, geoptimaliseerd door puur leren op basis van versterking zonder verfijning onder toezicht.
2. Hoe verhoudt DeepSeek R1 zich qua prijs tot OpenAI o1?
- DeepSeek R1 kosten 90-95% minder: 0,14/miljoeninputtokensvsOpenAIo1′s0,14/millioninputtokensvsOpenAIo1′s15, met gelijkwaardige redeneercapaciteiten.
3. Kan ik DeepSeek R1 lokaal implementeren?
- Ja, DeepSeek R1 ondersteunt lokale inzet via vLLM/SGLang en biedt 6 gedistilleerde modellen (1,5B-70B parameters) voor omgevingen met beperkte middelen.
4. Welke benchmarks bewijzen de prestaties van DeepSeek R1?
- Behaalt SOTA in MATH-500 (97,3%), Codeforces (96,3% percentiel) en AIME 2024 (79,8%) en presteert daarmee beter dan de meeste commerciële modellen.
5. Is DeepSeek R1 open source?
- Ja, DeepSeek R1 is MIT-gelicenseerd met volledige modelgewichten beschikbaar op GitHubdie commercieel gebruik en wijziging toestaat.
6. Welke cognitieve vaardigheden onderscheiden DeepSeek R1?
- Kenmerken zelfcontrole en reflectie in meerdere stappenComplexe problemen oplossen door zichtbaar te redeneren.
7. Welke bedrijfstakken profiteren het meest van DeepSeek R1?
- Ideaal voor AI-onderzoek, het genereren van bedrijfscode, wiskundige modellering en meertalige NLP-toepassingen die geavanceerde redeneringen vereisen.
8. Hoe gaat DeepSeek R1 om met API-integratie?
- Biedt OpenAI-compatibele API-eindpunten met 128K contextondersteuning en intelligente caching ($0,14/miljoen tokens voor cache-hits).
9. Welke veiligheidsmaatregelen implementeert DeepSeek R1?
- Ingebouwde herhalingscontrole (temperatuur 0,5-0,7) en uitlijningsmechanismen voorkomen eindeloze lussen die vaak voorkomen in RL-getrainde modellen.
10. Waar vind ik technische documentatie voor DeepSeek R1?
Krijg toegang tot de volledige specificaties via de Technisch document DeepSeek R1 en API-documenten.
