DeepSeek R1 Online (gratuit|Nologin)
Model revoluționar de inteligență artificială Open-Source pentru raționament avansat care bate Openai o1
DeepSeek R1 Chat online gratuit
DeepSeek R1 WEBGPU Online
Un model de raționament de ultimă generație care rulează local în browserul dvs. cu accelerare WebGPU.
Sunteți pe cale să încărcați DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, un LLM de raționament al parametrilor 1.5B optimizat pentru inferență în browser. Totul rulează în întregime în browserul dvs. cu 🤗 Transformers.js și ONNX Runtime Web, ceea ce înseamnă că nu sunt trimise date către un server. Odată încărcat, acesta poate fi utilizat chiar și offline.
Agent de codare AI alimentat de DeepSeek online gratuit acum!
Boltnew.ai este alimentat de deepseek V3 , este un instrument de generare de cod, este gratuit acum!
Caracteristică pachet de DeepSeek R1 online
Arhitectură
Construit pe MoE (amestec de experți) cu 37B parametri activi/671B parametri totali și 128K lungime de context. Implementează învățarea prin consolidare avansată pentru a realiza autoverificarea, reflecția în mai multe etape și capacitățile de raționament aliniat la om.
Performanță
Matematică: 97.3% precizia pe MATH-500
Codare: Surclasează 96,3% din participanții Codeforces
Raționament general: 79.8% rata de trecere pe AIME 2024 (SOTA)
Aceste rezultate poziționează DeepSeek R1 printre cele mai performante modele AI la nivel global.
Implementare
API: Punct final compatibil cu OpenAI ($0.14/milioane de jetoane)
Sursă deschisă: MIT-licensed weights, 1.5B-70B variante distilate pentru uz comercial.
Găsiți-l în Depozit GitHub
Ecosistem model
Variante: Base (R1-Zero), Enhanced (R1), 6 modele ușoare distilate
Specializare: Optimizat pentru rezolvarea problemelor complexe, înțelegerea multilingvă și generarea de cod la nivel de producție
Foaie de parcurs
Actualizări continue pentru suport multimodal, îmbunătățirea conversației și optimizarea inferenței distribuite, bazate pe colaborarea comunității open-source.
Sursă deschisă
Primul din lume model de raționament pur dezvoltat de RL cu implementare open-source Versiunea ușoară 32B atinge performanțe matematice de nivel GPT-4 la 90% cost redus
Lanțul de gândire vizualizare capacitatea, abordarea provocărilor "cutiei negre" a IA
Ce este DeepSeek R1 online?
DeepSeek R1 reprezintă un progres revoluționar în domeniul inteligenței artificiale, oferind performanțe de ultimă oră în sarcinile de raționament, matematică și codificare. Acest model inovator demonstrează capacități comparabile cu cele ale principalelor soluții brevetate, menținând în același timp accesibilitatea completă a surselor deschise.
Arhitectura și capacitățile tehnice
Model de arhitectură
DeepSeek R1 utilizează o arhitectură sofisticată MoE (Mixture of Experts) cu:
- 37B parametri activați
- Parametrii totali 671B
- Suport pentru lungimea contextului de 128K
Cadrul DeepSeek R1 încorporează tehnici avansate de învățare prin consolidare, stabilind noi repere în ceea ce privește capacitățile de raționament AI.
Repere de performanță
DeepSeek R1 a obținut rezultate remarcabile în diferite criterii de referință:
- MATH-500: 97.3% precizie
- AIME 2024: 79,8% rată de promovare
- Codeforces: 96.3% clasament percentila
Aceste rezultate poziționează DeepSeek R1 printre cele mai performante modele AI la nivel global.
Variante de model și distilare a Deepseek online
Versiuni disponibile
DeepSeek R1 este disponibil în mai multe variante:
- DeepSeek R1-Zero: Model de bază
- DeepSeek R1: Versiune îmbunătățită
- Versiuni distilate multiple, de la parametrii 1,5B la 70B
Optimizarea performanței
Modelul demonstrează capacități excepționale în:
Rezolvarea complexă a problemelor
Raționament matematic
Generarea codului
Înțelegerea limbajului natural
Modele DeepSeek-R1-Distill (descărcare online)
| Model | Model de bază | Descărcare |
|---|---|---|
| DeepSeek-R1-Distil-Qwen-1.5B | Qwen2.5-Math-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-Distil-Llama-70B | Llama-3.3-70B-Instruct | 🤗 HuggingFace |
puteți găsi mai multe informații despre modelele DeepSeek-R1-Distill aici
Prețul Deepseek R1
Detalii privind prețurile
| MODEL(1) | LUNGIME CONTEXT | MAX COT TOKENS(2) | TOKENURI DE IEȘIRE MAXIME(3) | 1M TOKENS PREȚ DE INTRARE (CACHE HIT) (4) | 1M TOKENS PREȚ DE INTRARE (CACHE MISS) | 1M TOKENS PREȚ DE IEȘIRE |
|---|---|---|---|---|---|---|
| deepseek-chat | 64K | – | 8K | $0.014 | $0.14 | $0.28 |
| deepseek-rezonator | 64K | 32K | 8K | $0.14 | $0.55 | $2.19 (6) |
Comparație de prețuri: DeepSeek R1 vs. OpenAI o1
1. Prețuri DeepSeek R1
DeepSeek R1 oferă o structură de prețuri extrem de competitivă, ceea ce îl face semnificativ mai accesibil decât OpenAI o1:
- Token-uri de intrare (Cache Hit): $0.14 pe milion de jetoane
- Token-uri de intrare (Cache Miss): $0,55 pe milion de token-uri
- Tokenuri de ieșire: $2.19 pe milion de jetoane
Sistemul inteligent de caching reduce costurile pentru interogările repetate, oferind până la 90% economii pentru accesări cache25.
2. OpenAI o1 Prețul
În schimb, OpenAI o1 este considerabil mai scump:
- Tokenuri de intrare: $15 pe milion de jetoane
- Tokenuri de ieșire: $60 pe milion de jetoane
Acest lucru face ca OpenAI să fie o1 90-95% mai costisitoare decât DeepSeek R1 pentru o utilizare echivalentă112.
3. Eficiența costurilor
Prețul DeepSeek R1 este 90-95% inferior decât OpenAI o1, oferind o alternativă rentabilă fără a compromite performanța. De exemplu:
- 1 milion de jetoane de intrare:
- DeepSeek R1: 0.14(cachehit)sau0.14(cachehit)sau0.55 (ratare cache)
- OpenAI o1: $15
- 1 milion de jetoane de ieșire:
- DeepSeek R1: $2.19
- OpenAI o1: $60
Această accesibilitate face din DeepSeek R1 o alegere atractivă pentru dezvoltatori și întreprinderi1512.
4. Beneficii suplimentare
- Acces Open-Source: DeepSeek R1 este disponibil sub o licență MIT, care permite utilizarea, modificarea și comercializarea liberă512.
- Flexibilitate API: API-ul lui DeepSeek R1 suportă caracteristici avansate precum raționamentul lanțului de gândire și gestionarea contextelor lungi (până la 128K token-uri)212.
Bloguri și știri despre Deepseek R1 și Deepseek online
-
DeepSeek și-a lansat codul sursă, explicația detaliată a FlashMLA
-
Ce este FlashMLA? Un ghid cuprinzător pentru impactul său asupra nucleelor de decodare AI
-
Qwen2.5-max vs DeepSeek R1: O comparație profundă a modelelor: o analiză completă a scenariilor de aplicație
-
Este aproape de DeepSeek-R1-32B și zdrobește s1-ul lui Fei-Fei Li! UC Berkeley și alte modele noi de inferență SOTA open source
1,Ce face arhitectura DeepSeek-R1 unică?
- DeepSeek R1 utilizează un Sistemul ME cu 37B parametri activi/671B parametri totali și 128K suport contextual, optimizat prin învățare prin consolidare pură, fără reglare fină supervizată.
2. Cum se compară DeepSeek R1 cu OpenAI o1 în ceea ce privește prețurile?
- Costurile DeepSeek R1 90-95% mai puțin: 0.14/millioninputtokensvsOpenAIo1′s0.14/millioninputtokensvsOpenAIo1′s15, cu capacități de raționament echivalente.
3. Pot implementa DeepSeek R1 la nivel local?
- Da, DeepSeek R1 suportă implementarea locală prin vLLM/SGLang și oferă 6 modele distilate (1,5B-70B parametri) pentru medii cu resurse limitate.
4. Ce benchmark-uri dovedesc performanța DeepSeek R1?
- Atinge SOTA în MATH-500 (97.3%), Codeforces (96.3% percentile) și AIME 2024 (79.8%), depășind majoritatea modelelor comerciale.
5. Este DeepSeek R1 open source?
- Da, DeepSeek R1 este licențiat MIT, cu ponderi complete ale modelului disponibile pe GitHub, care permite utilizarea comercială și modificarea.
6. Ce abilități cognitive caracterizează DeepSeek R1?
- Caracteristici autoverificare și reflecție în mai multe etape, rezolvarea problemelor complexe prin intermediul unui raționament în lanț vizibil.
7. Care sunt industriile care beneficiază cel mai mult de DeepSeek R1?
- Ideal pentru cercetarea AI, generarea de coduri pentru întreprinderi, modelarea matematică și aplicațiile NLP multilingve care necesită raționament avansat.
8. Cum gestionează DeepSeek R1 integrarea API?
- Oferă puncte finale API compatibile cu OpenAI cu suport pentru contexte 128K și cache inteligent ($0.14/milioane de token-uri pentru accesări cache).
9. Ce măsuri de siguranță implementează DeepSeek R1?
- Controlul repetiției încorporat (temperatura 0,5-0,7) și mecanismele de aliniere previn buclele nesfârșite comune în modelele antrenate RL.
10. Unde pot găsi documentația tehnică pentru DeepSeek R1?
Accesați specificațiile complete prin intermediul Documentul tehnic DeepSeek R1 și Documente API.
