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简介
DeepSeek r1 本地部署教程: https://feizhuke.com/deepseek-r1-bendibushu.html
deepseek v3开源项目官网: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3
扫码下载deepseek app:
模型架构
训练方法
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DeepSeek-R1-Zero:完全基于强化学习(RL)训练,没有进行监督微调(SFT),展现出自我验证、反思和长链推理等能力,但在可读性和语言一致性上存在局限。
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DeepSeek-R1:采用多阶段混合训练策略,先进行监督微调,再应用强化学习,解决了R1-Zero的局限性,并实现了更高的性能。
性能表现
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在AIME 2024竞赛中,R1的通过率为79.8%,略高于OpenAI的o1–1217(79.2%)。
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在MATH-500测试中,R1得分97.3%,领先于o1–1217的96.4%。
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在编程任务上,R1在Codeforces上获得2029 Elo评分,超过96.3%的人类参与者。
成本优势
开源与部署
DeepSeek-R1 发布,性能对标 OpenAI o1 正式版
今天,deepseek正式发布 DeepSeek-R1,并同步开源模型权重。
- DeepSeek-R1 遵循 MIT License,允许用户通过蒸馏技术借助 R1 训练其他模型。
- DeepSeek-R1 上线 API,对用户开放思维链输出,通过设置
model='deepseek-reasoner'
即可调用。 - DeepSeek官网与 App 即日起同步更新上线。
性能对齐 OpenAI-o1 正式版
DeepSeek-R1 在后训练阶段大规模使用了强化学习技术,在仅有极少标注数据的情况下,极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上,性能比肩 OpenAI o1 正式版。

在此,我们将 DeepSeek-R1 训练技术全部公开,以期促进技术社区的充分交流与创新协作。
论文链接: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1.pdf
蒸馏小模型超越 OpenAI o1-mini
我们在开源 DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1 两个 660B 模型的同时,通过 DeepSeek-R1 的输出,蒸馏了 6 个小模型开源给社区,其中 32B 和 70B 模型在多项能力上实现了对标 OpenAI o1-mini 的效果。

HuggingFace 链接: https://huggingface.co/deepseek-ai

开放的许可证和用户协议
为了推动和鼓励开源社区以及行业生态的发展,在发布并开源 R1 的同时,我们同步在协议授权层面也进行了如下调整:
- 模型开源 License 统一使用 MIT。我们曾针对大模型开源的特点,参考当前行业的通行实践,特别引入 DeepSeek License 为开源社区提供授权,但实践表明非标准的开源 License 可能反而增加了开发者的理解成本。为此,此次我们的开源仓库(包括模型权重)统一采用标准化、宽松的 MIT License,完全开源,不限制商用,无需申请。
- 产品协议明确可“模型蒸馏”。为了进一步促进技术的开源和共享,我们决定支持用户进行“模型蒸馏”。我们已更新线上产品的用户协议,明确允许用户利用模型输出、通过模型蒸馏等方式训练其他模型。
App与网页端
登录DeepSeek官网或官方App,打开“深度思考”模式,即可调用最新版 DeepSeek-R1 完成各类推理任务。

API 及定价
DeepSeek-R1 API 服务定价为每百万输入 tokens 1 元(缓存命中)/ 4 元(缓存未命中),每百万输出 tokens 16 元。


详细的 API 调用指南请参考官方文档:
https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/guides/reasoning_model
什么是 DeepSeek-R1?
一周前刚刚发布的 DeepSeek-R1 已经在人工智能社区引起了轰动。它不仅仅是一个模型,它代表了人工智能推理和理解能力的一次飞跃。DeepSeek-R1 建立在刚刚于上个月发布的 DeepSeek-V3-Base 模型的基础上,通过结合强化学习 (RL) 引入了一种突破性的推理方法。
DeepSeek-R1 的真正创新之处在于它新颖地使用 RL 来提高推理能力。这种增强功能使模型在一系列推理和知识基准上表现异常出色,为 AI 性能树立了新标准。更令人印象深刻的是?DeepSeek-R1 是完全开源的,允许更广泛的社区利用和构建其功能。
DeepSeek-V3-Base 的强大功能
在深入了解 DeepSeek-R1 的功能之前,让我们先了解一下支持它的核心架构 — DeepSeek-V3-Base。这是一个庞大的混合专家 (MoE) 语言模型,这就是它如此强大的原因。
想象一下一个拥有数百万本书的图书馆。在像 ChatGPT 这样的传统密集模型中,每次提出问题时,模型都会“打开”图书馆中的每一本书来寻找答案。这种方法计算成本高昂且效率低下。

然而,DeepSeek-V3-Base 使用的是 MoE 架构。它不是访问所有书籍,而是依赖于针对不同主题定制的一组专门的“专家书籍”。这使得这个过程更快、更高效,更重要的是,更准确。
DeepSeek-V3-Base 拥有惊人的 6710 亿个参数,是现存最大的模型之一。对于处理的每个标记,都会激活 370 亿个参数,将焦点缩小到一小部分经过高度训练的专家,从而产生精确而快速的答案。该模型已在 14.8 万亿个高质量标记上进行了预训练,为深度推理和理解奠定了坚实的基础。
DeepSeek-R1 的演变
DeepSeek-R1 并非独立模型。它由 DeepSeek-R1–Zero(DeepSeek-R1 的前身)演变而来。DeepSeek-R1–Zero 和 DeepSeek-R1 都利用强化学习来增强推理能力,但它们整合这项技术的方式是其性能的关键。
DeepSeek-R1–Zero 以 DeepSeek-V3-Base 为基础,使用 GRPO(广义强化策略优化)框架来改进推理。但 GRPO 到底是什么?为什么它如此重要?
在典型的强化学习 (RL) 中,有两个主要组成部分:策略模型(决定采取哪些行动)和评价模型(评估这些行动并提供反馈)。然而,评价模型通常与策略模型本身一样庞大且计算成本高昂,这可能会使 RL 难以训练。

强化学习——关键组成部分
GRPO 通过消除对单独批评模型的需求来简化这一过程。相反,它使用旧策略来生成一组输出,对它们进行集体评估,并随着时间的推移不断改进。此过程可确保稳步、渐进地改进,而不会因不必要的计算而使系统过载。
了解 GRPO:深入了解
为了更好地理解 GRPO 的工作原理,我们来打个比方。假设一位老师要求全班同学就同一主题写论文。她不会单独给每篇论文打分,而是对整个小组进行评估,并将每篇论文与小组中最好的论文进行比较。最好的论文设定了一个基准,但目标是让所有论文随着时间的推移逐渐进步,而不仅仅是模仿最好的论文。

这种逐步改进的过程是 GRPO 的核心。它对准确性(确保答案正确)和格式(确保推理以特定格式(如和标签)清晰呈现)都使用奖励。虽然 DeepSeek-R1–Zero 在推理方面取得了重大进步,但它在一些问题上遇到了困难,包括可读性和语言混合。这就是 DeepSeek-R1 的演变之处。
从 DeepSeek-R1–Zero 到 DeepSeek-R1:应对挑战
DeepSeek – R1–Zero 的基础非常出色,但其性能并不完美。它难以清晰一致地呈现推理,尤其是在处理复杂的语言任务时。这促使 DeepSeek-R1–Zero 流水线进行了修订,从而催生了 DeepSeek-R1。
DeepSeek-R1 的开发始于使用高质量推理数据对 DeepSeek-V3-Base 进行冷启动。这些数据包括:
- 使用 CoT(思维链)示例的少量样本提示:这些示例指导模型逐步分解问题,鼓励结构化和逻辑推理。
- 使用明确指令的直接提示:该模型经过训练可以遵循任务的详细指令,确保一致性并符合用户期望。
- R1-Zero 的精炼输出:分析了 DeepSeek-R1-Zero 生成的预测,并且仅将最易读和最准确的示例包含在数据集中。
- 人工注释输出:专业的人工注释者审查并完善输出,以确保清晰度、连贯性并符合高质量标准。
通过利用这些精选的训练数据,DeepSeek-R1 能够解决 DeepSeek-R1–Zero 面临的可读性和语言一致性问题。
第一个强化学习阶段和奖励
一旦模型有了坚实的基础,它就会进入下一阶段的训练,即使用 GRPO 进行强化学习。在这里,两种类型的奖励发挥作用:
- 准确度奖励——此奖励验证模型的答案是否正确,类似于使用预定义的测试用例检查数学问题或解决编码挑战。
- 语言一致性奖励——此奖励确保模型的输出保持清晰一致的语言,解决在 DeepSeek-R1–Zero 中观察到的语言混合问题。
通过关注这两个奖励,DeepSeek-R1 可以对其输出进行微调,使其既精确又方便用户使用。强化学习阶段结束且模型收敛后,将创建一个检查点,标志着其训练流程下一阶段的开始。

为 SFT 生成高质量训练数据
从第一个强化学习检查点开始,DeepSeek-R1 会经历一个数据细化过程,为监督微调 (SFT) 做准备。此过程涉及整理高质量数据集,以进一步完善模型的推理和非推理能力。
- 推理数据收集:
模型在 RL 阶段生成的预测被发送回DeepSeek-V3进行评估。此步骤可确保数据符合严格的标准:
- 糟糕的输出,例如长篇大论的段落或混合语言的回应,都会被过滤掉。
- 仅保留简洁、准确且结构良好的答复。
这产生了600,000 个与推理相关的样本的强大集合,旨在增强模型解决诸如解决问题和逻辑推理等复杂任务的能力。
- 非推理数据收集:
对于推理之外的任务,例如创意写作、事实问答、翻译和自我认知,DeepSeek-V3 现有的 SFT 数据集被部分重用。选择了约200,000 个高质量的非推理样本,确保模型在各种应用中表现出色。
这些数据集共同构成了包含800,000 个样本的多样化、高质量训练语料库,为监督微调提供了基础。

监督微调:完善模型
使用这个精选数据集,DeepSeek-R1经过两个阶段的监督微调 (SFT) 。此阶段的作用是:
• 完善模型的推理能力,确保输出合乎逻辑且简洁。
• 提高非推理任务(例如事实问答或翻译)的性能,以提供一致的顶级结果。
SFT 阶段消除了早期训练阶段的任何残留问题,使模型能够生成准确且用户友好的输出。
结合人类偏好的强化学习
在 SFT 阶段之后,DeepSeek-R1 进入第二强化学习 (RL)阶段,重点关注人类偏好。此阶段强调三个核心目标:
- 有用性:该模型因产生相关的、可操作的、并根据用户需求定制的响应而获得奖励。
- 无害:对整个输出进行评估,以最大限度地减少风险、偏见或潜在的有害内容。
- 响应的细化:对模型的总结和结论进行进一步微调,以确保清晰度、准确性和可用性。
通过将人类偏好融入训练过程,DeepSeek-R1 进化为更安全、更有效、更可靠的人工智能助手。

最终结果:DeepSeek-R1
这个细致的训练流程的顶峰就是 DeepSeek-R1——该模型不仅在推理、编码和多语言任务等基准测试中领先,而且还为人工智能性能树立了新的标准。
通过先进的训练过程,DeepSeek-R1 在准确性、可读性和适应性之间实现了完美平衡,确保它可以轻松应对最艰巨的任务。这种精细化程度展示了现代人工智能系统的巨大潜力,突破了人工智能的极限。
DeepSeek-R1 的出色表现
经过多次迭代改进,DeepSeek-R1 已成为一款性能卓越的模型,在英语、编程挑战、数学问题甚至中文等多项基准测试中均表现出色,持续超越竞争对手,证明了 DeepSeek-R1 不仅性能强大,而且在 AI 开发中处于领先地位。

蒸馏过程:更小的模型,更大的性能
DeepSeek-R1 的一个令人兴奋的功能是它能够将知识提炼成更小、更高效的模型。在提炼过程中,DeepSeek-R1 充当老师,为 Qwen 和 Llama 等较小的学生模型提供精心挑选的训练数据。这些模型虽然规模较小,但经过训练后,可以在编码和数学等任务中表现出色。

例如,经过提炼的模型 DeepSeek-Llama-70B 在各种基准测试中均胜过许多竞争对手,展示了较小模型实现高效率和顶级性能的强大能力。

小结:人工智能推理的未来
DeepSeek-R1 代表了人工智能发展的巨大飞跃。通过结合强化学习、混合专家架构和尖端训练技术,DeepSeek-R1 在人工智能推理和适应能力方面处于领先地位。凭借其在多个领域的卓越表现以及将知识提炼成更高效模型的能力,DeepSeek-R1 为人工智能的未来奠定了基础。
数据评估
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