DeepSeek-R1 merepresentasikan kemajuan besar dalam kemampuan penalaran AI, dikembangkan melalui pendekatan pembelajaran penguatan yang inovatif. Model yang kuat ini menunjukkan kinerja luar biasa di bidang matematika, pemrograman, dan tugas penalaran kompleks, menetapkan standar baru untuk kemampuan pemecahan masalah AI.
Akses DeepSeek-R1 melalui berbagai platform dan layanan
DeepSeek-R1 adalah model AI revolusioner yang merevolusi kemampuan penalaran mesin. Dibangun di atas pembelajaran penguatan skala besar tanpa fine-tuning supervised tradisional, DeepSeek-R1 telah secara alami mengembangkan perilaku penalaran yang kuat yang memungkinkannya mengatasi masalah kompleks di berbagai domain.
Yang membedakan DeepSeek-R1 adalah pendekatan pelatihan dan arsitekturnya yang unik. Dengan total 671B parameter dan 37B parameter yang diaktifkan per token, DeepSeek-R1 menunjukkan kemampuan luar biasa dalam pemecahan masalah matematika, pembuatan kode, dan tugas penalaran logis, sambil mempertahankan kemampuan inferensi yang efisien.
Temukan kemampuan inovatif yang menjadikan DeepSeek-R1 pemimpin dalam penalaran AI
DeepSeek-R1 unggul dalam pemecahan masalah kompleks melalui pendekatan pembelajaran penguatan yang unik, menunjukkan kemampuan penalaran seperti manusia.
Mencapai kinerja luar biasa pada tugas matematika yang menantang, termasuk benchmark AIME dan MATH-500.
Menunjukkan kemampuan coding luar biasa di berbagai bahasa pemrograman dan tugas rekayasa perangkat lunak yang kompleks.
Menggunakan model 671B parameter yang kuat dengan 37B parameter yang diaktifkan per token untuk kinerja optimal.
Memiliki jendela konteks 128K untuk menangani tugas penalaran multi-langkah yang kompleks secara efektif.
Memberikan kinerja yang kuat di berbagai bahasa, terutama unggul dalam tugas bahasa Inggris dan Mandarin.
Lihat bagaimana peneliti dan pengembang memanfaatkan kemampuan DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 menonjol karena pendekatan pembelajaran penguatan murninya untuk mengembangkan kemampuan penalaran, tanpa mengandalkan fine-tuning supervised tradisional. Metodologi pelatihan inovatif ini telah memungkinkan model untuk secara alami mengembangkan kemampuan pemecahan masalah yang canggih dan menunjukkan kinerja luar biasa di berbagai tugas penalaran, terutama dalam tantangan matematika dan pemrograman.
DeepSeek-R1 tersedia melalui beberapa saluran untuk memenuhi kebutuhan yang berbeda. Anda dapat mengaksesnya melalui platform chat interaktif kami untuk penggunaan langsung, mengintegrasikannya melalui layanan API komprehensif kami untuk aplikasi kustom, atau mengunduh bobot model sumber terbuka untuk penerapan lokal. Setiap opsi dilengkapi dengan dokumentasi terperinci dan dukungan komunitas untuk membantu Anda memulai.
DeepSeek-R1 terutama unggul dalam penalaran matematis, pembuatan kode, dan tugas pemecahan masalah kompleks di berbagai domain. Ini telah menunjukkan kinerja luar biasa pada benchmark matematika yang menantang seperti AIME dan MATH-500, sambil juga menunjukkan kemampuan unggul dalam tugas rekayasa perangkat lunak, penalaran logis, dan dekomposisi masalah multi-langkah.
Ya, DeepSeek-R1 tersedia di bawah Lisensi MIT, yang memungkinkan penggunaan komersial dan modifikasi. Lisensi permisif ini memungkinkan bisnis untuk mengintegrasikan DeepSeek-R1 ke dalam produk dan layanan mereka sambil mempertahankan hak kekayaan intelektual penuh atas implementasi mereka. Kami mendorong adopsi komersial sambil mematuhi ketentuan lisensi.
Persyaratan perangkat keras tergantung pada pilihan penerapan dan kasus penggunaan spesifik Anda. Untuk model lengkap, kami merekomendasikan GPU berkinerja tinggi dengan VRAM yang memadai. Namun, kami juga menawarkan versi yang dioptimalkan dan model yang dikuantisasi yang dapat berjalan pada perangkat keras yang lebih sederhana. Dokumentasi teknis kami menyediakan spesifikasi terperinci untuk skenario penerapan dan opsi optimasi yang berbeda.
DeepSeek-R1 mencapai kinerja yang sebanding dengan atau melebihi model terkemuka di berbagai benchmark, terutama unggul dalam tugas penalaran. Dalam penalaran matematis, ia mengungguli banyak model yang ada pada benchmark standar, sementara dalam tugas pemrograman, ia menunjukkan pemahaman superior tentang prinsip-prinsip rekayasa perangkat lunak dan strategi pemecahan masalah.
Ya, DeepSeek-R1 menunjukkan kemampuan multibahasa yang kuat, terutama dalam bahasa Inggris dan Mandarin. Model ini dapat memahami dan menghasilkan konten berkualitas tinggi dalam berbagai bahasa, membuatnya cocok untuk aplikasi internasional. Kemampuan penalarannya tetap konsisten di berbagai bahasa, memungkinkan pemecahan masalah yang canggih terlepas dari bahasa input.
DeepSeek-R1 memiliki jendela konteks 128K, memungkinkannya untuk menangani tugas penalaran multi-langkah yang kompleks secara efektif. Jendela konteks yang luas ini memungkinkan model untuk mempertahankan koherensi di seluruh dokumen panjang, mengikuti rantai penalaran yang kompleks, dan menangani diskusi teknis yang terperinci sambil melacak semua informasi yang relevan.
DeepSeek-R1 dilatih menggunakan pendekatan unik yang berfokus pada pembelajaran penguatan, memungkinkan pengembangan kemampuan penalaran secara alami. Proses pelatihan inovatif ini melibatkan mekanisme reward yang dirancang dengan cermat yang mendorong model untuk mengembangkan strategi pemecahan masalah yang canggih secara alami, daripada sekadar meniru respons manusia. Metodologi pelatihan ini merepresentasikan penyimpangan signifikan dari pendekatan pelatihan model bahasa tradisional.
Ya, DeepSeek-R1 menawarkan versi yang didistilasi mulai dari 1,5B hingga 70B parameter, membuatnya dapat diakses untuk berbagai skenario penerapan. Model yang lebih kecil ini mempertahankan banyak kemampuan penalaran dari model lengkap sambil membutuhkan sumber daya komputasi yang jauh lebih sedikit. Setiap versi dioptimalkan untuk kasus penggunaan yang berbeda, memungkinkan pengguna untuk memilih model yang paling sesuai untuk kebutuhan spesifik dan batasan perangkat keras mereka.