DeepSeek R1 Çevrimiçi (Ücretsiz|Oturum Açmayın)
Openai o1'i geride bırakan Gelişmiş Muhakeme için Devrim Niteliğinde Açık Kaynak Yapay Zeka Modeli
DeepSeek R1 Sohbet çevrimiçi ücretsiz
DeepSeek R1 WEBGPU Çevrimiçi
WebGPU hızlandırması ile tarayıcınızda yerel olarak çalışan yeni nesil bir muhakeme modeli.
Tarayıcı içi çıkarım için optimize edilmiş 1.5B parametre akıl yürütme LLM'si olan DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B'yi yüklemek üzeresiniz. Her şey tamamen tarayıcınızda 🤗 Transformers.js ve ONNX Runtime Web ile çalışır, yani bir sunucuya veri gönderilmez. Yüklendikten sonra çevrimdışı olarak bile kullanılabilir.
AI Kodlama Aracısı DeepSeek Tarafından Destekleniyor Şimdi Ücretsiz Çevrimiçi!
Boltnew.ai deepseek V3 tarafından desteklenmektedir, bir kod oluşturma aracıdır, şimdi ücretsizdir!
DeepSeek R1'nin Özelliklerle Dolu Çevrimiçi
Mimarlık
Üzerine inşa edildi MoE (Uzmanların Karışımı) 37B aktif/671B toplam parametre ve 128K bağlam uzunluğu ile. Kendi kendini doğrulama, çok adımlı yansıtma ve insanla uyumlu muhakeme yetenekleri elde etmek için gelişmiş takviyeli öğrenme uygular.
Performans
Matematik: MATH-500 üzerinde 97,3% doğruluk
Kodlama: Codeforces katılımcılarının 96.3%'sinden daha iyi performans gösteriyor
Genel Muhakeme: AIME 2024'te (SOTA) 79,8% geçiş oranı
Bu sonuçlar DeepSeek R1 küresel olarak en iyi performans gösteren yapay zeka modelleri arasında yer almaktadır.
Dağıtım
API: OpenAI uyumlu uç nokta ($0.14/milyon token)
Açık Kaynak: MIT lisanslı ağırlıklar, ticari kullanım için 1.5B-70B damıtılmış varyantlar.
İçinde bulun GitHub Deposu
Model Ekosistem
Varyantlar: Temel (R1-Sıfır), Geliştirilmiş (R1), 6 hafif damıtılmış model
Uzmanlık: Karmaşık problem çözme, çok dilli anlayış ve üretim seviyesinde kod üretimi için optimize edilmiştir
Yol Haritası
Açık kaynak topluluk işbirliği ile çok modlu destek, konuşma geliştirme ve dağıtılmış çıkarım optimizasyonu için sürekli yükseltmeler.
Açık Kaynak
Dünyanın ilk saf RL ile geliştirilmiş muhakeme modeli açık kaynak uygulaması ile 32B hafif sürümü GPT-4 düzeyinde matematik performansına ulaşır 90% daha düşük maliyet
Düşünce Zinciri görselleştirme Yapay zeka "kara kutu" zorluklarını ele alma yeteneği
DeepSeek R1 online nedir?
DeepSeek R1 akıl yürütme, matematik ve kodlama görevlerinde en gelişmiş performansı sunarak yapay zekada çığır açan bir ilerlemeyi temsil etmektedir. Bu yenilikçi model, tam açık kaynak erişilebilirliğini korurken, önde gelen tescilli çözümlerle karşılaştırılabilir yetenekler sergiliyor.
Teknik Mimari ve Yetenekler
Model Mimari
DeepSeek R1, sofistike bir MoE (Uzmanlar Karışımı) mimarisi kullanır:
- 37B etkinleştirilen parametreler
- 671B toplam parametreler
- 128K bağlam uzunluğu desteği
DeepSeek R1 çerçevesi, yapay zeka muhakeme yeteneklerinde yeni ölçütler belirleyen gelişmiş takviyeli öğrenme tekniklerini içerir.
Performans Ölçütleri
DeepSeek R1, çeşitli kıyaslamalarda dikkate değer sonuçlar elde etmiştir:
- MATH-500: 97,3% doğruluk
- AIME 2024: 79,8% geçme oranı
- Codeforces: 96.3% yüzdelik dilim sıralaması
Bu sonuçlar DeepSeek R1 küresel olarak en iyi performans gösteren yapay zeka modelleri arasında yer almaktadır.
Deepseek Online'ın Model Varyantları ve Damıtması
Mevcut Sürümler
DeepSeek R1'in birden fazla çeşidi bulunmaktadır:
- DeepSeek R1-Zero: Temel model
- DeepSeek R1: Geliştirilmiş sürüm
- 1,5B ila 70B parametreleri arasında değişen çoklu damıtılmış versiyonlar
Performans Optimizasyonu
Model şu konularda olağanüstü yetenekler sergilemektedir:
Karmaşık problem çözme
Matematiksel akıl yürütme
Kod oluşturma
Doğal dil anlayışı
DeepSeek-R1-Distill Modelleri (çevrimiçi indirin)
| Model | Temel Model | İndir |
|---|---|---|
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B | Qwen2.5-Matematik-1.5B | 🤗 HuggingFace |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B | Qwen2.5-Matematik-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 |
DeepSeek-R1-Distill Modelleri hakkında daha fazla bilgi bulabilirsiniz Burada
Deepseek R1'in Fiyatlandırması
Fiyatlandırma Detayı
| MODEL(1) | BAĞLAM UZUNLUĞU | MAX COT TOKENLER(2) | MAKSIMUM ÇIKTI BELIRTEÇLERI(3) | 1M TOKEN GİRDİ FİYATI (CACHE HIT) (4) | 1M TOKEN GİRDİ FİYATI (CACHE MISS) | 1M TOKEN ÇIKIŞ FİYATI |
|---|---|---|---|---|---|---|
| deepseek-sohbet | 64K | – | 8K | $0.014 | $0.14 | $0.28 |
| deepseek-muhakeme | 64K | 32K | 8K | $0.14 | $0.55 | $2.19 (6) |
Fiyat Karşılaştırması: DeepSeek R1 vs OpenAI o1
1. DeepSeek R1 Fiyatlandırma
DeepSeek R1 son derece rekabetçi bir fiyatlandırma yapısı sunarak OpenAI o1'den önemli ölçüde daha uygun fiyatlı olmasını sağlar:
- Giriş Belirteçleri (Önbellek İsabeti): Milyon token başına $0.14
- Giriş Belirteçleri (Önbellek Cevapsız): Milyon token başına $0.55
- Çıktı Belirteçleri: Milyon token başına $2,19
Akıllı önbellekleme sistemi, tekrarlanan sorgular için maliyetleri azaltır ve 90% tasarruf önbellek isabetleri için25.
2. OpenAI o1 Fiyatlandırma
Buna karşılık, OpenAI o1 çok daha pahalıdır:
- Giriş Belirteçleri: Milyon token başına $15
- Çıktı Belirteçleri: Milyon token başına $60
Bu OpenAI'yi o1 yapar 90-95% daha maliyetli eşdeğer kullanım için DeepSeek R1'den daha yüksektir112.
3. Maliyet Verimliliği
DeepSeek R1'in fiyatlandırması 90-95% alt OpenAI o1'e kıyasla performanstan ödün vermeden uygun maliyetli bir alternatif sunar. Örneğin:
- 1 Milyon Giriş Jetonu:
- DeepSeek R1: 0.14(cachehit)or0.14(cacheMerhabat)veya0,55 (önbellek kaçırma)
- OpenAI o1: $15
- 1 Milyon Çıkış Jetonu:
- DeepSeek R1: $2.19
- OpenAI o1: $60
Bu uygun fiyat DeepSeek R1'i geliştiriciler ve işletmeler için cazip bir seçenek haline getirmektedir1512.
4. Ek Avantajlar
- Açık Kaynak Erişimi: DeepSeek R1, ücretsiz kullanım, değişiklik ve ticarileştirmeye izin veren bir MIT lisansı altında mevcuttur512.
- API Esnekliği: DeepSeek R1'in API'si, düşünce zinciri muhakemesi ve uzun bağlam işleme (128K token'a kadar) gibi gelişmiş özellikleri destekler212.
Deepseek R1 ve Deepseek online hakkında Bloglar ve Haberler
-
DeepSeek, FlashMLA'nın kaynak kodunu ve ayrıntılı açıklamasını yayınladı
-
FlashMLA Nedir? AI Kod Çözme Çekirdekleri Üzerindeki Etkisine İlişkin Kapsamlı Bir Kılavuz
-
Qwen2.5-max ve DeepSeek R1: Modellerin derinlemesine karşılaştırılması: Uygulama senaryolarının tam analizi
-
DeepSeek-R1-32B'ye yakındır ve Fei-Fei Li'nin s1'ini ezer! UC Berkeley ve diğer açık kaynaklı yeni SOTA çıkarım modelleri
1,DeepSeek-R1'in mimarisini benzersiz kılan nedir?
- DeepSeek R1 bir Çevre ve Şehircilik Bakanlığı sistemi 37B aktif/671B toplam parametre ve 128K bağlam desteği ile denetimli ince ayar olmadan saf takviye öğrenme yoluyla optimize edilmiştir.
2. DeepSeek R1, fiyatlandırma açısından OpenAI o1 ile nasıl karşılaştırılır?
- DeepSeek R1 maliyetleri 90-95% daha az: 0.14/millioninputtokensvsOpenAIo1′s0.14/millioninputtokensvsOpenAIo1′s15, eşdeğer muhakeme yetenekleri ile.
3. DeepSeek R1'i yerel olarak dağıtabilir miyim?
- Evet, DeepSeek R1 vLLM/SGLang aracılığıyla yerel dağıtımı destekler ve kaynak kısıtlı ortamlar için 6 damıtılmış model (1.5B-70B parametre) sunar.
4. DeepSeek R1'in performansını hangi kıyaslamalar kanıtlıyor?
- MATH-500 (97,3%), Codeforces (96,3% yüzdelik dilimi) ve AIME 2024'te (79,8%) SOTA'ya ulaşarak çoğu ticari modelden daha iyi performans gösterir.
5. DeepSeek R1 açık kaynak mı?
- Evet, DeepSeek R1 MIT lisanslıdır ve tam model ağırlıkları şu adreste mevcuttur GitHubticari kullanıma ve değişikliğe izin vermektedir.
6. DeepSeek R1'i farklı kılan bilişsel yetenekler nelerdir?
- Özellikler kendi kendini doğrulama ve çok adımlı yansımaGörünür düşünce zinciri muhakemesi yoluyla karmaşık problemleri çözme.
7. DeepSeek R1'den en çok hangi sektörler yararlanıyor?
- Yapay zeka araştırmaları, kurumsal kod üretimi, matematiksel modelleme ve gelişmiş muhakeme gerektiren çok dilli NLP uygulamaları için idealdir.
8. DeepSeek R1 API entegrasyonunu nasıl gerçekleştiriyor?
- 128K bağlam desteği ve akıllı önbellekleme (önbellek isabetleri için $0.14/milyon jeton) ile OpenAI uyumlu API uç noktaları sunar.
9. DeepSeek R1 hangi güvenlik önlemlerini uyguluyor?
- Yerleşik tekrarlama kontrolü (sıcaklık 0,5-0,7) ve hizalama mekanizmaları, RL eğitimli modellerde yaygın olan sonsuz döngüleri önler.
10. DeepSeek R1 için teknik belgeleri nerede bulabilirim?
Tüm özelliklere şu adresten erişin DeepSeek R1 Teknik Dokümanı ve API dokümanları.
