DeepSeek-R1 rappresenta un grande progresso nelle capacità di ragionamento dell'IA, sviluppato attraverso approcci di apprendimento di rinforzo innovativi. Questo potente modello dimostra prestazioni eccezionali tra attività di matematica, codifica e ragionamento complessi, stabilendo nuovi standard per le capacità di risoluzione dei problemi di intelligenza artificiale.
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DeepSeek-R1 è un modello di intelligenza artificiale rivoluzionario che rivoluziona le capacità di ragionamento delle macchine. Costruito sull'apprendimento di rinforzo su larga scala senza una messa a punto tradizionale, DeepSeek-R1 ha naturalmente sviluppato potenti comportamenti di ragionamento che gli consentono di affrontare problemi complessi in vari settori.
Ciò che distingue DeepSeek-R1 è il suo approccio di addestramento e architettura unici. Con 671B parametri totali e 37B Parametri attivati per token, DeepSeek-R1 dimostra notevoli capacità nella risoluzione matematica, alla generazione di codice e alle attività di ragionamento logico, mantenendo efficienti capacità di inferenza.
Scopri le capacità innovative che rendono DeepSeek-R1 un leader nel ragionamento dell'IA
DeepSeek-R1 eccelle nel complesso risoluzione dei problemi attraverso il suo approccio di apprendimento di rinforzo unico, dimostrando capacità di ragionamento simili all'uomo.
Ottieni prestazioni eccezionali su impegni matematici impegnativi, tra cui benchmark AIME e Math-500.
Dimostra capacità di codifica eccezionali in più linguaggi di programmazione e attività complesse di ingegneria del software.
Utilizza un potente modello di parametri a 671B con parametri attivati 37B per token per prestazioni ottimali.
Dispone di una finestra di contesto 128k per la gestione efficace delle attività di ragionamento complesse e in più passi.
Fornisce prestazioni forti in più lingue, in particolare eccellendo nei compiti inglesi e cinesi.
Guarda come i ricercatori e gli sviluppatori stanno sfruttando le capacità di DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 si distingue per il suo approccio di apprendimento di rinforzo puro per sviluppare capacità di ragionamento, senza fare affidamento sulla messa a punto tradizionale supervisionata. Questa metodologia di formazione innovativa ha permesso al modello di sviluppare naturalmente sofisticate capacità di risoluzione dei problemi e dimostrare prestazioni notevoli attraverso vari compiti di ragionamento, in particolare nelle sfide matematiche e di codifica.
DeepSeek-R1 è disponibile attraverso più canali per soddisfare le diverse esigenze. Puoi accedervi tramite la nostra piattaforma di chat interattiva per uso immediato, integrarla tramite i nostri servizi API completi per applicazioni personalizzate o scaricare i pesi del modello open source per la distribuzione locale. Ogni opzione viene fornita con documentazione dettagliata e supporto della comunità per aiutarti a iniziare.
DeepSeek-R1 eccelle in particolare nel ragionamento matematico, nella generazione del codice e nelle complesse attività di risoluzione dei problemi in vari settori. Ha dimostrato prestazioni eccezionali su impegni matematici impegnativi come AIME e Math-500, mostrando anche capacità superiori nelle attività di ingegneria del software, nel ragionamento logico e nella decomposizione dei problemi in più fasi.
Sì, DeepSeek-R1 è disponibile con la licenza MIT, che consente sia uso commerciale che modifiche. Questa licenza permissiva consente alle aziende di integrare DeepSeek-R1 nei loro prodotti e servizi mantenendo i diritti di proprietà intellettuale completi sulle loro implementazioni. Incoraggiamo l'adozione commerciale mentre aderiamo ai termini della licenza.
I requisiti hardware dipendono dalla scelta della distribuzione e dal caso d'uso specifico. Per il modello completo, consigliamo GPU ad alte prestazioni con VRAM sufficiente. Tuttavia, offriamo anche versioni ottimizzate e modelli quantificati che possono funzionare su hardware più modesto. La nostra documentazione tecnica fornisce specifiche dettagliate per diversi scenari di distribuzione e opzioni di ottimizzazione.
DeepSeek-R1 raggiunge le prestazioni paragonabili o superano i modelli leader su vari parametri di riferimento, in particolare eccellendo nei compiti di ragionamento. Nel ragionamento matematico, supera molti modelli esistenti sui parametri di riferimento standard, mentre nelle attività di codifica, dimostra una comprensione superiore dei principi di ingegneria del software e delle strategie di risoluzione dei problemi.
Sì, DeepSeek-R1 dimostra forti capacità multilingue, in particolare in inglese e cinese. Il modello può comprendere e generare contenuti di alta qualità in più lingue, rendendolo adatto alle applicazioni internazionali. Le sue capacità di ragionamento rimangono coerenti in diverse lingue, consentendo una sofisticata risoluzione dei problemi indipendentemente dal linguaggio di input.
DeepSeek-R1 presenta una finestra di contesto 128k, che consente di gestire efficacemente compiti complessi di ragionamento a più fasi. Questa vasta finestra di contesto consente al modello di mantenere la coerenza attraverso lunghi documenti, seguire complesse catene di ragionamento e gestire discussioni tecniche dettagliate tenendo traccia di tutte le informazioni pertinenti.
DeepSeek-R1 è stato addestrato utilizzando un approccio unico incentrato sull'apprendimento del rinforzo, consentendo lo sviluppo naturale delle capacità di ragionamento. Questo processo di formazione innovativo ha comportato meccanismi di ricompensa attentamente progettati che hanno incoraggiato il modello a sviluppare sofisticate strategie di risoluzione dei problemi in modo naturale, piuttosto che imitare semplicemente le risposte umane. La metodologia di formazione rappresenta un significativo allontanamento dagli approcci di formazione del modello linguistico tradizionali.
Sì, DeepSeek-R1 offre versioni distillate che vanno dai parametri da 1,5b a 70b, rendendolo accessibile per vari scenari di distribuzione. Questi modelli più piccoli mantengono gran parte delle capacità di ragionamento del modello completo richiedendo risorse computazionali significativamente meno. Ogni versione è ottimizzata per diversi casi d'uso, consentendo agli utenti di scegliere il modello più appropriato per le loro esigenze specifiche e vincoli hardware.