DeepSeek-R1

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DeepSeek-R1 es un modelo de razonamiento de IA de código abierto avanzado que logra un rendimiento comparable al o1 de OpenAI en tareas de matemáticas, código y razonamiento, presentando técnicas innovadoras de aprendizaje por refuerzo y múltiples versiones destiladas para una mayor accesibilidad.
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https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1?ref=aipure&utm_source=aipure
DeepSeek-R1

Información del Producto

Actualizado:22/01/2025

¿Qué es DeepSeek-R1?

DeepSeek-R1 es un modelo de razonamiento de primera generación desarrollado por DeepSeek AI que viene en dos variantes principales: DeepSeek-R1-Zero y DeepSeek-R1. Construido sobre una arquitectura de Mezcla de Expertos (MoE) con 671B de parámetros totales y 37B de parámetros activados, representa un avance significativo en las capacidades de razonamiento de IA. El modelo está diseñado para manejar tareas de razonamiento complejo a través de procesos de cadena de pensamiento y puede trabajar con una longitud de contexto de 128K tokens. Está disponible tanto a través de la plataforma de chat de DeepSeek como como modelo de código abierto, con múltiples versiones destiladas que varían de 1.5B a 70B parámetros basados en arquitecturas Llama y Qwen.

Características Principales de DeepSeek-R1

DeepSeek-R1 es un modelo de razonamiento de IA avanzado y de código abierto que logra un rendimiento comparable al modelo o1 de OpenAI en tareas de matemáticas, código y razonamiento. Fue entrenado utilizando aprendizaje por refuerzo a gran escala y presenta una arquitectura única que permite el razonamiento paso a paso, la auto-verificación y las capacidades de reflexión. El modelo se ha destilado en versiones más pequeñas basadas en Llama y Qwen, haciéndolo más accesible mientras mantiene un rendimiento sólido.
Capacidades de Razonamiento Avanzadas: Emplea razonamiento en cadena de pensamiento con patrones de auto-verificación y reflexión, lo que permite una resolución de problemas transparente paso a paso
Entrenamiento RL a Gran Escala: Primera investigación abierta para validar que las capacidades de razonamiento pueden desarrollarse puramente a través del aprendizaje por refuerzo sin ajuste fino supervisado
Opciones de Modelo Flexibles: Disponible en múltiples tamaños a través de la destilación (1.5B a 70B parámetros), ofreciendo opciones para diferentes requisitos computacionales mientras mantiene un rendimiento sólido
Longitud de Contexto Extendida: Soporta hasta 128K tokens de longitud de contexto, lo que permite procesar entradas más largas y generar respuestas más detalladas

Casos de Uso de DeepSeek-R1

Resolución de Problemas de Matemáticas Avanzadas: Destaca en la resolución de problemas matemáticos complejos, incluidos los puntos de referencia AIME y MATH-500, con razonamiento paso a paso
Desarrollo de Software y Codificación: Realiza tareas de codificación de alto nivel, problemas de programación competitiva y desafíos de ingeniería de software con alta precisión
Asistencia Educativa: Ayuda a estudiantes y educadores proporcionando explicaciones detalladas y enfoques de resolución de problemas paso a paso en diversas materias
Tareas de Razonamiento Multilingüe: Maneja tareas de razonamiento complejas en inglés y chino, lo que lo hace valioso para aplicaciones internacionales

Ventajas

De código abierto y utilizable comercialmente bajo la Licencia MIT
Rendimiento comparable a modelos propietarios como el o1 de OpenAI
Disponible en múltiples tamaños para diferentes necesidades computacionales

Desventajas

Requiere recursos computacionales significativos para modelos más grandes
La configuración de temperatura necesita un ajuste cuidadoso para prevenir repeticiones
Los mensajes del sistema no son compatibles - todas las instrucciones deben estar en los mensajes del usuario

Cómo Usar DeepSeek-R1

Elegir Método de Acceso: Tienes tres opciones para acceder a DeepSeek-R1: Interfaz Web, API o Instalación Local
Acceso a la Interfaz Web: Visita chat.deepseek.com, inicia sesión y habilita el botón 'DeepThink' para interactuar con DeepSeek-R1. Nota: Limitado a 50 mensajes por día en modo avanzado
Acceso a la API: 1. Regístrate en platform.deepseek.com para obtener una clave API 2. Usa la API compatible con OpenAI especificando model='deepseek-reasoner' 3. Establece base_url en https://api.deepseek.com/v1
Instalación Local (Modelos Destilados): Instala vLLM o SGLang para ejecutar versiones destiladas más pequeñas localmente. Para vLLM usa: 'vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B --tensor-parallel-size 2 --max-model-len 32768 --enforce-eager'
Configurar Ajustes de Uso: Establece la temperatura entre 0.5-0.7 (0.6 recomendado), evita mensajes del sistema, incluye instrucciones en los mensajes del usuario, y para problemas matemáticos añade la directiva '\boxed{}'
Seleccionar Versión del Modelo: Elige entre DeepSeek-R1-Zero (modelo RL puro), DeepSeek-R1 (modelo completo) o versiones destiladas (basadas en Qwen/Llama) según tus recursos computacionales
Formatear Mensajes: Incluye todas las instrucciones en el mensaje del usuario sin mensajes del sistema. Para problemas matemáticos, solicita respuestas finales dentro de \boxed{}
Generar Múltiples Respuestas: Para obtener los mejores resultados, genera múltiples respuestas y promedia los resultados al evaluar el rendimiento del modelo

Preguntas Frecuentes de DeepSeek-R1

DeepSeek-R1 es un modelo de razonamiento de primera generación desarrollado por DeepSeek-AI que logra un rendimiento comparable al de OpenAI-o1 en tareas de matemáticas, código y razonamiento. Se entrena utilizando aprendizaje por refuerzo a gran escala e incluye dos versiones: DeepSeek-R1-Zero y DeepSeek-R1.

Publicaciones Oficiales

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