DeepSeek-R1

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DeepSeek-R1 ist ein fortschrittliches Open-Source-KI-Denkmodell, das eine Leistung erreicht, die mit OpenAI's o1 bei Mathematik-, Code- und Denkaufgaben vergleichbar ist und innovative Techniken des Reinforcement Learning sowie mehrere destillierte Versionen für eine breitere Zugänglichkeit bietet.
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DeepSeek-R1

Produktinformationen

Aktualisiert:Aug 16, 2025

DeepSeek-R1 Monatliche Traffic-Trends

DeepSeek-R1 verzeichnete einen 9,2%igen Rückgang des Traffics mit einem Minus von 33,3M Besuchen. Der deutliche Rückgang bei der Nutzerinteraktion und dem Traffic, besonders im Vergleich zu anderen großen generativen KI-Plattformen, deutet darauf hin, dass das Interesse der Nutzer möglicherweise nachlässt. Das Fehlen von aktuellen Produktaktualisierungen oder größeren Verbesserungen könnte zu diesem Rückgang beigetragen haben, da Nutzer möglicherweise neuere Alternativen erkunden.

Verlaufsdaten anzeigen

Was ist DeepSeek-R1

DeepSeek-R1 ist ein Modell der ersten Generation für das logische Denken, das von DeepSeek AI entwickelt wurde und in zwei Hauptvarianten erhältlich ist: DeepSeek-R1-Zero und DeepSeek-R1. Es basiert auf einer Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur mit insgesamt 671B Parametern und 37B aktivierten Parametern und stellt einen bedeutenden Durchbruch in den KI-Denkfähigkeiten dar. Das Modell ist darauf ausgelegt, komplexe Denkaufgaben durch Denkprozesse in Ketten zu bewältigen und kann mit einer Kontextlänge von 128K Tokens arbeiten. Es ist sowohl über die Chat-Plattform von DeepSeek als auch als Open-Source-Modell verfügbar, mit mehreren destillierten Versionen von 1.5B bis 70B Parametern, die auf Llama- und Qwen-Architekturen basieren.

Hauptfunktionen von DeepSeek-R1

DeepSeek-R1 ist ein fortschrittliches Open-Source-AI-Reasoning-Modell, das eine Leistung erreicht, die mit dem o1-Modell von OpenAI in Mathematik-, Code- und Reasoning-Aufgaben vergleichbar ist. Es wurde mit großflächigem Reinforcement Learning trainiert und verfügt über eine einzigartige Architektur, die schrittweises Reasoning, Selbstverifizierung und Reflexionsfähigkeiten ermöglicht. Das Modell wurde in kleinere Versionen basierend auf Llama und Qwen destilliert, was es zugänglicher macht und gleichzeitig eine starke Leistung beibehält.
Fortgeschrittene Reasoning-Fähigkeiten: Verwendet Ketten von Gedanken-Reasoning mit Selbstverifizierung und Reflexionsmustern, die transparentes schrittweises Problemlösen ermöglichen
Großangelegte RL-Training: Erste offene Forschung zur Validierung, dass Reasoning-Fähigkeiten rein durch Reinforcement Learning ohne überwachte Feinabstimmung entwickelt werden können
Flexible Modelloptionen: In mehreren Größen durch Destillation (1,5B bis 70B Parameter) verfügbar, bietet Optionen für unterschiedliche Rechenanforderungen bei gleichzeitiger Beibehaltung starker Leistung
Erweiterte Kontextlänge: Unterstützt bis zu 128K Token Kontextlänge, ermöglicht die Verarbeitung längerer Eingaben und die Generierung detaillierterer Antworten

Anwendungsfälle von DeepSeek-R1

Fortgeschrittene Mathematikproblemlösung: Exzellent in der Lösung komplexer mathematischer Probleme, einschließlich AIME und MATH-500-Benchmarks, mit schrittweisem Reasoning
Softwareentwicklung und Codierung: Führt hochrangige Codierungsaufgaben, Wettbewerbsprogrammierungsprobleme und Softwareengineering-Herausforderungen mit hoher Genauigkeit aus
Bildungsunterstützung: Hilft Schülern und Lehrern, indem detaillierte Erklärungen und schrittweise Problemlösungsansätze in verschiedenen Fächern bereitgestellt werden
Mehrsprachige Reasoning-Aufgaben: Bewältigt komplexe Reasoning-Aufgaben sowohl in Englisch als auch in Chinesisch, was es für internationale Anwendungen wertvoll macht

Vorteile

Open-Source und kommerziell nutzbar unter der MIT-Lizenz
Leistung vergleichbar mit proprietären Modellen wie dem o1 von OpenAI
In mehreren Größen für unterschiedliche Rechenbedürfnisse verfügbar

Nachteile

Benötigt erhebliche Rechenressourcen für größere Modelle
Temperatur-Einstellung erfordert sorgfältige Feinabstimmung, um Wiederholungen zu vermeiden
Systemaufforderungen werden nicht unterstützt - alle Anweisungen müssen in Benutzeraufforderungen enthalten sein

Wie verwendet man DeepSeek-R1

Zugriffsmethode wählen: Sie haben drei Optionen, um auf DeepSeek-R1 zuzugreifen: Web-Oberfläche, API oder lokale Installation
Zugriff über die Web-Oberfläche: Besuchen Sie chat.deepseek.com, melden Sie sich an und aktivieren Sie die Schaltfläche 'DeepThink', um mit DeepSeek-R1 zu interagieren. Hinweis: Begrenzung auf 50 Nachrichten pro Tag im erweiterten Modus
API-Zugriff: 1. Melden Sie sich bei platform.deepseek.com an, um einen API-Schlüssel zu erhalten 2. Verwenden Sie die OpenAI-kompatible API, indem Sie model='deepseek-reasoner' angeben 3. Setzen Sie base_url auf https://api.deepseek.com/v1
Lokale Installation (destillierte Modelle): Installieren Sie vLLM oder SGLang, um kleinere destillierte Versionen lokal auszuführen. Für vLLM verwenden Sie: 'vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B --tensor-parallel-size 2 --max-model-len 32768 --enforce-eager'
Nutzungseinstellungen konfigurieren: Setzen Sie die Temperatur zwischen 0.5-0.7 (0.6 empfohlen), vermeiden Sie Systemaufforderungen, fügen Sie Anweisungen in Benutzeraufforderungen ein und fügen Sie bei mathematischen Problemen die '\boxed{}'-Direktive hinzu
Modellversion auswählen: Wählen Sie zwischen DeepSeek-R1-Zero (reines RL-Modell), DeepSeek-R1 (Vollmodell) oder destillierten Versionen (basierend auf Qwen/Llama) basierend auf Ihren Rechenressourcen
Aufforderungen formatieren: Fügen Sie alle Anweisungen in die Benutzeraufforderung ein, ohne Systemaufforderungen. Bei mathematischen Problemen fordern Sie endgültige Antworten innerhalb von \boxed{} an
Mehrere Antworten generieren: Für die besten Ergebnisse generieren Sie mehrere Antworten und mitteln die Ergebnisse bei der Bewertung der Modellleistung

DeepSeek-R1 FAQs

DeepSeek-R1 ist ein Modell der ersten Generation, das von DeepSeek-AI entwickelt wurde und eine Leistung erzielt, die mit OpenAI-o1 in Mathematik-, Code- und Denkaufgaben vergleichbar ist. Es wird mit großangelegtem Reinforcement Learning trainiert und umfasst zwei Versionen: DeepSeek-R1-Zero und DeepSeek-R1.

Offizielle Beiträge

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DeepSeek-R1 Video

Analyse der DeepSeek-R1 Website

DeepSeek-R1 Traffic & Rankings
330.3M
Monatliche Besuche
-
Globaler Rang
-
Kategorie-Rang
Traffic-Trends: Jan 2025-Jul 2025
DeepSeek-R1 Nutzereinblicke
00:04:44
Durchschn. Besuchsdauer
2.9
Seiten pro Besuch
38.47%
Nutzer-Absprungrate
Top-Regionen von DeepSeek-R1

  1. CN: 39.25%

  2. RU: 7.62%

  3. US: 5.65%

  4. BR: 4.53%

  5. HK: 2.78%

  6. Others: 40.17%

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