DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 - это продвинутая открытая модель AI для рассуждения, которая достигает производительности, сопоставимой с o1 от OpenAI в области математики, кода и задач рассуждения, предлагая инновационные методы обучения с подкреплением и несколько дистиллированных версий для более широкой доступности.
https://chat.deepseek.com/coder?ref=aipure&utm_source=aipure

Информация о продукте
Обновлено:16/09/2025
Тенденции ежемесячного трафика DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 испытал снижение посещаемости на 28.1M, что привело к падению на 8.5%. Несмотря на выпуск DeepSeek-V3.1, который объединил сильные стороны V3 и R1, падение трафика указывает на возможную усталость пользователей или обеспокоенность по поводу обработки данных и управления приложением.
Что такое DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 - это модель рассуждения первого поколения, разработанная DeepSeek AI, которая представлена в двух основных вариантах: DeepSeek-R1-Zero и DeepSeek-R1. Построенная на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE) с 671B общих параметров и 37B активированных параметров, она представляет собой значительный прорыв в возможностях AI в области рассуждения. Модель предназначена для обработки сложных задач рассуждения через процессы цепочки мыслей и может работать с длиной контекста до 128K токенов. Она доступна как через чат-платформу DeepSeek, так и в виде открытой модели, с несколькими дистиллированными версиями от 1.5B до 70B параметров на основе архитектур Llama и Qwen.
Ключевые особенности DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 является продвинутой моделью AI для рассуждений с открытым исходным кодом, которая демонстрирует производительность, сопоставимую с моделью o1 от OpenAI в области математики, программирования и задач рассуждения. Она была обучена с использованием масштабного обучения с подкреплением и обладает уникальной архитектурой, которая позволяет выполнять пошаговые рассуждения, самопроверку и рефлексию. Модель была дистиллирована в более мелкие версии на основе Llama и Qwen, что делает её более доступной при сохранении высокой производительности.
Продвинутые возможности рассуждения: Использует рассуждения в цепочке мыслей с самопроверкой и паттернами рефлексии, позволяя прозрачное пошаговое решение задач
Масштабное обучение с подкреплением: Первое открытое исследование, подтверждающее, что возможности рассуждения могут быть развиты исключительно через обучение с подкреплением без контролируемой донастройки
Гибкие варианты модели: Доступна в нескольких размерах через дистилляцию (от 1.5B до 70B параметров), предлагая варианты для различных вычислительных требований при сохранении высокой производительности
Расширенная длина контекста: Поддерживает длину контекста до 128K токенов, что позволяет обрабатывать более длинные входные данные и генерировать более детализированные ответы
Варианты использования DeepSeek-R1
Решение сложных математических задач: Отлично справляется с решением сложных математических задач, включая контрольные AIME и MATH-500, с пошаговыми рассуждениями
Разработка программного обеспечения и кодирование: Выполняет задачи высокого уровня кодирования, задачи по конкурентному программированию и задачи в области программной инженерии с высокой точностью
Образовательная помощь: Помогает студентам и преподавателям, предоставляя подробные объяснения и пошаговые подходы к решению задач по различным предметам
Многоязычные задачи рассуждения: Обрабатывает сложные задачи рассуждения как на английском, так и на китайском языках, что делает её ценной для международных приложений
Преимущества
С открытым исходным кодом и коммерчески используемая по лицензии MIT
Производительность сопоставима с проприетарными моделями, такими как o1 от OpenAI
Доступна в нескольких размерах для различных вычислительных нужд
Недостатки
Требует значительных вычислительных ресурсов для больших моделей
Настройка температуры требует тщательной настройки, чтобы предотвратить повторы
Системные подсказки не поддерживаются - все инструкции должны быть в пользовательских подсказках
Как использовать DeepSeek-R1
Выберите метод доступа: У вас есть три варианта доступа к DeepSeek-R1: веб-интерфейс, API или локальная установка
Доступ через веб-интерфейс: Посетите chat.deepseek.com, войдите в систему и включите кнопку 'DeepThink', чтобы взаимодействовать с DeepSeek-R1. Примечание: ограничение до 50 сообщений в день в расширенном режиме
Доступ через API: 1. Зарегистрируйтесь на platform.deepseek.com, чтобы получить ключ API 2. Используйте совместимый с OpenAI API, указав model='deepseek-reasoner' 3. Установите base_url на https://api.deepseek.com/v1
Локальная установка (дистиллированные модели): Установите vLLM или SGLang, чтобы запускать меньшие дистиллированные версии локально. Для vLLM используйте: 'vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B --tensor-parallel-size 2 --max-model-len 32768 --enforce-eager'
Настройка параметров использования: Установите температуру между 0.5-0.7 (рекомендуется 0.6), избегайте системных подсказок, включайте инструкции в пользовательские подсказки, а для математических задач добавьте директиву '\boxed{}'
Выберите версию модели: Выберите между DeepSeek-R1-Zero (чистая RL модель), DeepSeek-R1 (полная модель) или дистиллированными версиями (на основе Qwen/Llama) в зависимости от ваших вычислительных ресурсов
Форматирование подсказок: Включите все инструкции в пользовательскую подсказку без системных подсказок. Для математических задач запрашивайте окончательные ответы в \boxed{}
Генерация нескольких ответов: Для достижения наилучших результатов генерируйте несколько ответов и усредняйте результаты при оценке производительности модели
Часто задаваемые вопросы о DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 является моделью рассуждений первого поколения, разработанной DeepSeek-AI, которая демонстрирует производительность, сопоставимую с OpenAI-o1 в задачах математики, кода и рассуждений. Она обучена с использованием масштабного обучения с подкреплением и включает две версии: DeepSeek-R1-Zero и DeepSeek-R1.
Официальные сообщения
Загрузка...Видео DeepSeek-R1
Похожие статьи
Популярные статьи

Google Gemini AI Подсказки для редактирования фотографий 2025: 5 лучших трендовых подсказок для генерации изображений с использованием ИИ, которые вам нужно попробовать
Sep 22, 2025

Как исправить проблемы с соотношением сторон в Gemini Nano Banana при создании изображений в 2025 году
Sep 17, 2025

Тренд Google Gemini Nano Banana AI Saree 2025: создайте свой собственный AI-портрет в сари Gemini в Instagram
Sep 16, 2025

Как использовать Nano Banana в Photoshop: Ваше полное руководство по плагину Nano Banana и Flux Kontext для Photoshop в 2025 году
Sep 9, 2025
Аналитика веб-сайта DeepSeek-R1
Трафик и рейтинги DeepSeek-R1
302.2M
Ежемесячные посещения
#150
Глобальный рейтинг
#4
Рейтинг категории
Тенденции трафика: Jan 2025-Aug 2025
Анализ пользователей DeepSeek-R1
00:04:47
Средняя продолжительность посещения
3.05
Страниц за посещение
37.92%
Показатель отказов
Основные регионы DeepSeek-R1
CN: 40.65%
RU: 8.07%
US: 5.36%
BR: 4.5%
HK: 2.87%
Others: 38.55%