Deepseek-R1 representa un avance importante en las capacidades de razonamiento de IA, desarrollado a través de enfoques innovadores de aprendizaje de refuerzo. Este poderoso modelo demuestra un rendimiento excepcional entre las matemáticas, la codificación y las tareas de razonamiento complejas, estableciendo nuevos estándares para las habilidades de resolución de problemas de IA.
Acceda a Deepseek-R1 a través de múltiples plataformas y servicios
Deepseek-R1 es un modelo de IA innovador que revoluciona las capacidades de razonamiento de la máquina. Construido sobre el aprendizaje de refuerzo a gran escala sin el ajuste fino supervisado tradicional, Deepseek-R1 ha desarrollado naturalmente potentes comportamientos de razonamiento que le permiten abordar problemas complejos en varios dominios.
Lo que distingue a Deepseek-R1 es su enfoque de entrenamiento único y arquitectura. Con los parámetros totales 671B y los parámetros activados 37B por token, Deepseek-R1 demuestra habilidades notables en la resolución de problemas matemáticos, la generación de código y las tareas de razonamiento lógico, al tiempo que mantiene capacidades de inferencia eficientes.
Descubra las capacidades innovadoras que hacen de Deepseek-R1 un líder en el razonamiento de IA
Deepseek-R1 sobresale en la resolución de problemas complejos a través de su enfoque único de aprendizaje de refuerzo, demostrando habilidades de razonamiento similar a humanos.
Logra un rendimiento sobresaliente en tareas matemáticas desafiantes, incluidas las obras de referencia AIME y MATH-500.
Demuestra habilidades de codificación excepcionales en múltiples lenguajes de programación y tareas complejas de ingeniería de software.
Utiliza un potente modelo de parámetros 671B con parámetros activados de 37b por token para un rendimiento óptimo.
Cuenta con una ventana de contexto de 128k para manejar tareas complejas de razonamiento de varios pasos de manera efectiva.
Proporciona un fuerte rendimiento en múltiples idiomas, particularmente sobresaliendo en tareas inglesas y chinas.
Vea cómo los investigadores y desarrolladores están aprovechando las capacidades de Deepseek-R1
Deepseek-R1 se destaca por su enfoque de aprendizaje de refuerzo puro para desarrollar capacidades de razonamiento, sin confiar en el ajuste tradicional supervisado. Esta innovadora metodología de capacitación ha permitido al modelo desarrollar habilidades sofisticadas de resolución de problemas y demostrar un rendimiento notable en varias tareas de razonamiento, particularmente en matemáticas y desafíos de codificación.
Deepseek-R1 está disponible a través de múltiples canales para satisfacer diferentes necesidades. Puede acceder a él a través de nuestra plataforma de chat interactiva para su uso inmediato, integrarlo a través de nuestros servicios de API integrales para aplicaciones personalizadas, o descargar los pesos del modelo de código abierto para la implementación local. Cada opción viene con documentación detallada y apoyo comunitario para ayudarlo a comenzar.
Deepseek-R1 se destaca particularmente en el razonamiento matemático, la generación de códigos y las complejas tareas de resolución de problemas en varios dominios. Ha demostrado un rendimiento excepcional en los desafiantes puntos de referencia matemáticos como AIME y MATH-500, al tiempo que muestra capacidades superiores en tareas de ingeniería de software, razonamiento lógico y descomposición de problemas de varios pasos.
Sí, Deepseek-R1 está disponible bajo la licencia MIT, lo que permite el uso comercial y las modificaciones. Esta licencia permisiva permite a las empresas integrar Deepseek-R1 en sus productos y servicios al tiempo que mantiene los derechos de propiedad intelectual completos sobre sus implementaciones. Alentamos la adopción comercial mientras se adhiere a los términos de la licencia.
Los requisitos de hardware dependen de su elección de implementación y su caso de uso específico. Para el modelo completo, recomendamos GPU de alto rendimiento con suficiente VRAM. Sin embargo, también ofrecemos versiones optimizadas y modelos cuantizados que pueden ejecutarse con hardware más modesto. Nuestra documentación técnica proporciona especificaciones detalladas para diferentes escenarios de implementación y opciones de optimización.
Deepseek-R1 logra un rendimiento comparable o excediendo modelos líderes en varios puntos de referencia, particularmente sobresaliendo en tareas de razonamiento. En el razonamiento matemático, supera a muchos modelos existentes en puntos de referencia estándar, mientras que en las tareas de codificación, demuestra una comprensión superior de los principios de ingeniería de software y estrategias de resolución de problemas.
Sí, Deepseek-R1 demuestra fuertes capacidades multilingües, particularmente en inglés y chino. El modelo puede comprender y generar contenido de alta calidad en múltiples idiomas, lo que lo hace adecuado para aplicaciones internacionales. Sus capacidades de razonamiento siguen siendo consistentes en diferentes idiomas, lo que permite la resolución de problemas sofisticada independientemente del lenguaje de entrada.
Deepseek-R1 presenta una ventana de contexto de 128k, lo que le permite manejar tareas de razonamiento complejas de varios pasos de manera efectiva. Esta extensa ventana de contexto permite al modelo mantener coherencia en documentos largos, seguir cadenas complejas de razonamiento y manejar discusiones técnicas detalladas mientras realiza un seguimiento de toda la información relevante.
Deepseek-R1 fue entrenado utilizando un enfoque único centrado en el aprendizaje de refuerzo, lo que permite el desarrollo natural de capacidades de razonamiento. Este innovador proceso de capacitación implicó mecanismos de recompensa cuidadosamente diseñados que alentaron al modelo a desarrollar estrategias sofisticadas de resolución de problemas de forma natural, en lugar de simplemente imitar las respuestas humanas. La metodología de capacitación representa una desviación significativa de los enfoques de capacitación de modelos de idiomas tradicionales.
Sí, Deepseek-R1 ofrece versiones destiladas que van desde 1.5B a 70b parámetros, lo que lo hace accesible para varios escenarios de implementación. Estos modelos más pequeños mantienen gran parte de las capacidades de razonamiento del modelo completo al tiempo que requieren recursos computacionales significativamente menos. Cada versión está optimizada para diferentes casos de uso, lo que permite a los usuarios elegir el modelo más apropiado para sus necesidades específicas y limitaciones de hardware.