DeepSeek-R1

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DeepSeek-R1 é um modelo avançado de raciocínio em IA de código aberto que alcança desempenho comparável ao o1 da OpenAI em tarefas de matemática, código e raciocínio, apresentando técnicas inovadoras de aprendizado por reforço e múltiplas versões destiladas para maior acessibilidade.
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https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1?ref=aipure&utm_source=aipure
DeepSeek-R1

Informações do Produto

Atualizado:Jan 22, 2025

O que é DeepSeek-R1

DeepSeek-R1 é um modelo de raciocínio de primeira geração desenvolvido pela DeepSeek AI que vem em duas variantes principais: DeepSeek-R1-Zero e DeepSeek-R1. Construído sobre uma arquitetura de Mistura de Especialistas (MoE) com 671B de parâmetros totais e 37B de parâmetros ativados, representa um avanço significativo nas capacidades de raciocínio da IA. O modelo é projetado para lidar com tarefas de raciocínio complexo por meio de processos de cadeia de pensamento e pode trabalhar com um comprimento de contexto de 128K tokens. Está disponível tanto através da plataforma de chat da DeepSeek quanto como um modelo de código aberto, com várias versões destiladas variando de 1.5B a 70B de parâmetros com base nas arquiteturas Llama e Qwen.

Principais Recursos do DeepSeek-R1

DeepSeek-R1 é um modelo avançado de raciocínio em IA de código aberto que alcança desempenho comparável ao modelo o1 da OpenAI em tarefas de matemática, código e raciocínio. Foi treinado usando aprendizado por reforço em larga escala e apresenta uma arquitetura única que permite raciocínio passo a passo, auto-verificação e capacidades de reflexão. O modelo foi destilado em versões menores baseadas em Llama e Qwen, tornando-o mais acessível enquanto mantém um desempenho forte.
Capacidades Avançadas de Raciocínio: Emprega raciocínio em cadeia de pensamento com padrões de auto-verificação e reflexão, permitindo uma resolução de problemas transparente passo a passo
Treinamento RL em Larga Escala: Primeira pesquisa aberta a validar que capacidades de raciocínio podem ser desenvolvidas puramente através de aprendizado por reforço sem ajuste fino supervisionado
Opções de Modelo Flexíveis: Disponível em vários tamanhos através da destilação (1,5B a 70B parâmetros), oferecendo opções para diferentes requisitos computacionais enquanto mantém um desempenho forte
Comprimento de Contexto Estendido: Suporta até 128K tokens de comprimento de contexto, permitindo o processamento de entradas mais longas e gerando respostas mais detalhadas

Casos de Uso do DeepSeek-R1

Solução de Problemas de Matemática Avançada: Destaca-se na resolução de problemas matemáticos complexos, incluindo benchmarks AIME e MATH-500, com raciocínio passo a passo
Desenvolvimento de Software e Codificação: Executa tarefas de codificação de alto nível, problemas de programação competitiva e desafios de engenharia de software com forte precisão
Assistência Educacional: Ajuda estudantes e educadores fornecendo explicações detalhadas e abordagens de resolução de problemas passo a passo em várias disciplinas
Tarefas de Raciocínio Multilíngue: Lida com tarefas de raciocínio complexas em inglês e chinês, tornando-o valioso para aplicações internacionais

Vantagens

Código aberto e utilizável comercialmente sob a Licença MIT
Desempenho comparável a modelos proprietários como o o1 da OpenAI
Disponível em vários tamanhos para diferentes necessidades computacionais

Desvantagens

Requer recursos computacionais significativos para modelos maiores
Configuração de temperatura precisa de ajuste cuidadoso para evitar repetições
Prompts do sistema não suportados - todas as instruções devem estar nos prompts do usuário

Como Usar o DeepSeek-R1

Escolha o Método de Acesso: Você tem três opções para acessar o DeepSeek-R1: Interface Web, API ou Instalação Local
Acesso pela Interface Web: Visite chat.deepseek.com, faça login e ative o botão 'DeepThink' para interagir com o DeepSeek-R1. Nota: Limitado a 50 mensagens por dia no modo avançado
Acesso à API: 1. Inscreva-se em platform.deepseek.com para obter uma chave de API 2. Use a API compatível com OpenAI especificando model='deepseek-reasoner' 3. Defina base_url como https://api.deepseek.com/v1
Instalação Local (Modelos Destilados): Instale vLLM ou SGLang para executar versões destiladas menores localmente. Para vLLM use: 'vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B --tensor-parallel-size 2 --max-model-len 32768 --enforce-eager'
Configure as Configurações de Uso: Defina a temperatura entre 0.5-0.7 (0.6 recomendado), evite prompts do sistema, inclua instruções nos prompts do usuário e, para problemas matemáticos, adicione a diretiva '\boxed{}'
Selecione a Versão do Modelo: Escolha entre DeepSeek-R1-Zero (modelo RL puro), DeepSeek-R1 (modelo completo) ou versões destiladas (baseadas em Qwen/Llama) com base em seus recursos computacionais
Formate os Prompts: Inclua todas as instruções no prompt do usuário sem prompts do sistema. Para problemas matemáticos, solicite respostas finais dentro de \boxed{}
Gere Múltiplas Respostas: Para melhores resultados, gere múltiplas respostas e faça uma média dos resultados ao avaliar o desempenho do modelo

Perguntas Frequentes do DeepSeek-R1

DeepSeek-R1 é um modelo de raciocínio de primeira geração desenvolvido pela DeepSeek-AI que alcança desempenho comparável ao OpenAI-o1 em tarefas de matemática, código e raciocínio. É treinado usando aprendizado por reforço em larga escala e inclui duas versões: DeepSeek-R1-Zero e DeepSeek-R1.

Postagens Oficiais

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