DeepSeek R1 Online (Grátis|Sem login)
Modelo revolucionário de IA de código aberto para raciocínio avançado que supera o Openai o1
DeepSeek R1 Chat online grátis
DeepSeek R1 WEBGPU on-line
Um modelo de raciocínio de última geração que é executado localmente em seu navegador com aceleração de WebGPU.
Você está prestes a carregar o DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, um LLM de raciocínio de parâmetros de 1,5B otimizado para inferência no navegador. Tudo é executado inteiramente em seu navegador com o 🤗 Transformers.js e o ONNX Runtime Web, o que significa que nenhum dado é enviado a um servidor. Uma vez carregado, ele pode ser usado até mesmo off-line.
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Recurso embalado de DeepSeek R1 online
Arquitetura
Construído sobre MoE (Mixture of Experts) com 37B ativos/671B parâmetros totais e 128K de comprimento de contexto. Implementa o aprendizado de reforço avançado para obter recursos de autoverificação, reflexão em várias etapas e raciocínio alinhado ao ser humano.
Desempenho
MatemáticaPrecisão de 97,3% no MATH-500
Codificação: Supera o desempenho de 96,3% dos participantes do Codeforces
Raciocínio geralTaxa de aprovação de 79,8% no AIME 2024 (SOTA)
Esses resultados posicionam DeepSeek R1 entre os modelos de IA com melhor desempenho em todo o mundo.
Implantação
API: Ponto de extremidade compatível com OpenAI ($0.14/milhão de tokens)
Código aberto: Pesos licenciados pelo MIT, variantes destiladas 1.5B-70B para uso comercial.
Encontre-o em Repositório do GitHub
Ecossistema modelo
Variantes: Base (R1-Zero), Aprimorado (R1), 6 modelos destilados leves
Especialização: Otimizado para solução de problemas complexos, compreensão multilíngue e geração de código de nível de produção
Mapa rodoviário
Atualizações contínuas para suporte multimodal, aprimoramento de conversação e otimização de inferência distribuída, impulsionadas pela colaboração da comunidade de código aberto.
Código aberto
Primeiro do mundo modelo de raciocínio puro desenvolvido pela RL com implementação de código aberto A versão leve de 32B atinge o desempenho matemático de nível GPT-4 em 90% menor custo
Cadeia de pensamento visualização capacidade, abordando os desafios da "caixa preta" da IA
O que é DeepSeek R1 online?
DeepSeek R1 representa um avanço revolucionário em inteligência artificial, oferecendo desempenho de última geração em tarefas de raciocínio, matemática e codificação. Esse modelo inovador demonstra recursos comparáveis às principais soluções proprietárias, ao mesmo tempo em que mantém total acessibilidade ao código aberto.
Arquitetura técnica e recursos
Arquitetura de modelos
O DeepSeek R1 utiliza uma arquitetura MoE (Mixture of Experts) sofisticada com:
- Parâmetros ativados 37B
- 671B parâmetros totais
- Suporte a comprimento de contexto de 128K
A estrutura do DeepSeek R1 incorpora técnicas avançadas de aprendizagem por reforço, estabelecendo novos padrões de referência em recursos de raciocínio de IA.
Referências de desempenho
O DeepSeek R1 obteve resultados notáveis em vários benchmarks:
- MATH-500: precisão de 97,3%
- AIME 2024: taxa de aprovação de 79,8%
- Forças de código: 96,31Classificação de percentil do TTP8T
Esses resultados posicionam DeepSeek R1 entre os modelos de IA com melhor desempenho em todo o mundo.
Variantes do modelo e destilação do Deepseek online
Versões disponíveis
O DeepSeek R1 vem em várias variantes:
- DeepSeek R1-Zero: Modelo básico
- DeepSeek R1: Versão aprimorada
- Várias versões destiladas que variam de parâmetros de 1,5B a 70B
Otimização de desempenho
O modelo demonstra capacidades excepcionais em:
Solução de problemas complexos
Raciocínio matemático
Geração de código
Compreensão de linguagem natural
Modelos DeepSeek-R1-Distill (download online)
| Modelo | Modelo básico | Baixar |
|---|---|---|
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B | Qwen2.5-Matemática-1.5B | HuggingFace |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B | Qwen2.5-Math-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 |
Você pode encontrar mais informações sobre os modelos DeepSeek-R1-Distill aqui
Preços do Deepseek R1
Detalhe do preço
| MODELO(1) | COMPRIMENTO DO CONTEXTO | MAX COT TOKENS(2) | MÁXIMO DE TOKENS DE SAÍDA(3) | 1 MILHÃO DE FICHAS PREÇO DE ENTRADA (CACHE HIT) (4) | 1 MILHÃO DE FICHAS PREÇO DE ENTRADA (CACHE MISS) | 1 MILHÃO DE FICHAS PREÇO DE SAÍDA |
|---|---|---|---|---|---|---|
| deepseek-chat | 64K | – | 8K | $0.014 | $0.14 | $0.28 |
| deepseek-razão | 64K | 32K | 8K | $0.14 | $0.55 | $2.19 (6) |
Comparação de preços: DeepSeek R1 vs. OpenAI o1
1. Preços do DeepSeek R1
O DeepSeek R1 oferece uma estrutura de preços altamente competitiva, tornando-o significativamente mais acessível do que o OpenAI o1:
- Tokens de entrada (acerto no cache): $0,14 por milhão de tokens
- Tokens de entrada (falta de cache): $0,55 por milhão de tokens
- Tokens de saída: $2,19 por milhão de tokens
O sistema de cache inteligente reduz os custos de consultas repetidas, fornecendo até Economia 90% para acessos ao cache25.
2. Preços do OpenAI o1
Em contrapartida, o OpenAI o1 é consideravelmente mais caro:
- Tokens de entrada: $15 por milhão de tokens
- Tokens de saída: $60 por milhão de tokens
Isso torna a OpenAI o1 90-95% mais caro do que o DeepSeek R1 para uso equivalente112.
3. Eficiência de custo
O preço do DeepSeek R1 é 90-95% inferior do que o OpenAI o1, oferecendo uma alternativa econômica sem comprometer o desempenho. Por exemplo:
- 1 milhão de tokens de entrada:
- DeepSeek R1: 0,14(cachehit)ou0,14(cacheoit)ou0,55 (falha de cache)
- OpenAI o1: $15
- 1 milhão de tokens de saída:
- DeepSeek R1: $2.19
- OpenAI o1: $60
Esse preço acessível torna o DeepSeek R1 uma opção atraente para desenvolvedores e empresas1512.
4. Benefícios adicionais
- Acesso de código aberto: O DeepSeek R1 está disponível sob uma licença MIT, que permite o uso, a modificação e a comercialização gratuitos512.
- Flexibilidade da API: A API do DeepSeek R1 oferece suporte a recursos avançados, como raciocínio de cadeia de raciocínio e manipulação de contexto longo (até 128 mil tokens)212.
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Perguntas frequentes sobre o deepseek-r1
1,O que torna a arquitetura do DeepSeek-R1 exclusiva?
- O DeepSeek R1 usa um Sistema MoE com 37 bilhões de parâmetros ativos/671 bilhões de parâmetros totais e suporte de contexto de 128 mil, otimizado por meio de aprendizado de reforço puro sem ajuste fino supervisionado.
2. Como o DeepSeek R1 se compara ao OpenAI o1 em termos de preço?
- Custos do DeepSeek R1 90-95% menos: 0,14/millioninputtokensvsOpenAIo1′s0,14/millioninputtokensvsOpenAIo1′s15, com recursos de raciocínio equivalentes.
3. Posso implantar o DeepSeek R1 localmente?
- Sim, o DeepSeek R1 oferece suporte à implementação local via vLLM/SGLang e oferece 6 modelos destilados (parâmetros 1.5B-70B) para ambientes com recursos limitados.
4. Quais benchmarks comprovam o desempenho do DeepSeek R1?
- Alcança o SOTA no MATH-500 (97,3%), Codeforces (percentil 96,3%) e AIME 2024 (79,8%), superando a maioria dos modelos comerciais.
5. O DeepSeek R1 é de código aberto?
- Sim, o DeepSeek R1 é licenciado pelo MIT com pesos completos do modelo disponíveis em GitHubpermitindo o uso comercial e a modificação.
6. Quais habilidades cognitivas distinguem o DeepSeek R1?
- Recursos autoverificação e reflexão em várias etapasA solução de problemas complexos por meio de um raciocínio visível de cadeia de pensamento.
7. Quais setores se beneficiam mais com o DeepSeek R1?
- Ideal para pesquisa de IA, geração de código empresarial, modelagem matemática e aplicativos multilíngues de PNL que exigem raciocínio avançado.
8. Como o DeepSeek R1 lida com a integração da API?
- Oferece endpoints de API compatíveis com OpenAI com suporte a contexto de 128K e cache inteligente ($0.14/milhão de tokens para acessos ao cache).
9. Quais são as medidas de segurança implementadas pelo DeepSeek R1?
- O controle de repetição integrado (temperatura de 0,5 a 0,7) e os mecanismos de alinhamento evitam os loops infinitos comuns nos modelos treinados em RL.
10. Onde posso encontrar a documentação técnica do DeepSeek R1?
Acesse as especificações completas no site Documento técnico do DeepSeek R1 e Documentos da API.
