DeepSeek-R1은 혁신적인 강화 학습 접근법을 통해 개발 된 AI 추론 기능의 주요 발전을 나타냅니다. 이 강력한 모델은 수학, 코딩 및 복잡한 추론 작업에서 탁월한 성능을 보여 주며 AI 문제 해결 능력에 대한 새로운 표준을 설정합니다.
여러 플랫폼 및 서비스를 통해 DeepSeek-R1에 액세스하십시오
DeepSeek-R1은 기계 추론 기능에 혁명을 일으키는 획기적인 AI 모델입니다. 전통적인 감독 미세 조정없이 대규모 강화 학습을 기반으로 한 DeepSeek-R1은 자연스럽게 다양한 영역에서 복잡한 문제를 해결할 수있는 강력한 추론 행동을 개발했습니다.
DeepSeek-R1을 차별화하는 것은 독특한 교육 접근법과 건축입니다. DeepSeek-R1은 671b 총 매개 변수와 37b 활성화 된 매개 변수를 통해 효율적인 추론 기능을 유지하면서 수학적 문제 해결, 코드 생성 및 논리적 추론 작업의 현저한 능력을 보여줍니다.
DeepSeek-R1을 AI 추론의 리더로 만드는 혁신적인 기능을 발견하십시오.
DeepSeek-R1은 독특한 강화 학습 접근 방식을 통해 복잡한 문제 해결에 탁월하며 인간과 같은 추론 능력을 보여줍니다.
AIME 및 MATH-500 벤치 마크를 포함한 도전적인 수학적 작업에 대한 뛰어난 성능을 달성합니다.
여러 프로그래밍 언어 및 복잡한 소프트웨어 엔지니어링 작업에서 뛰어난 코딩 능력을 보여줍니다.
최적의 성능을 위해 토큰 당 37B 활성화 된 매개 변수를 갖춘 강력한 671B 매개 변수 모델을 사용합니다.
복잡한 다중 단계 추론 작업을 효과적으로 처리하기위한 128k 컨텍스트 창이 특징입니다.
특히 영어 및 중국 작업에서 우수한 여러 언어에서 강력한 성능을 제공합니다.
연구원과 개발자가 DeepSeek-R1의 기능을 활용하는 방법을보십시오
DeepSeek-R1은 전통적인 감독 된 미세 조정에 의존하지 않고 추론 능력을 개발하기위한 순수한 강화 학습 접근법으로 두드러집니다. 이 혁신적인 교육 방법론을 통해 모델은 정교한 문제 해결 능력을 자연스럽게 개발하고 특히 수학 및 코딩 문제에서 다양한 추론 작업에서 놀라운 성능을 보여줄 수있었습니다.
DeepSeek-R1은 여러 채널을 통해 다양한 요구에 맞게 사용할 수 있습니다. 대화식 채팅 플랫폼을 통해 즉시 사용하기 위해 액세스하거나 사용자 지정 응용 프로그램을위한 포괄적 인 API 서비스를 통해 통합하거나 로컬 배포를위한 오픈 소스 모델 가중치를 다운로드 할 수 있습니다. 각 옵션에는 자세한 문서와 커뮤니티 지원이 제공되어 시작할 수 있습니다.
DeepSeek-R1은 특히 다양한 영역에서 수학적 추론, 코드 생성 및 복잡한 문제 해결 작업에 탁월합니다. AIME 및 MATH-500과 같은 도전적인 수학적 벤치 마크에서 탁월한 성능을 보여 주었고 소프트웨어 엔지니어링 작업, 논리적 추론 및 다중 단계 문제 분해에서 우수한 기능을 보여줍니다.
예, DeepSeek-R1은 MIT 라이센스에 따라 사용할 수 있으므로 상업용 사용 및 수정이 모두 가능합니다. 이 허용 라이센스를 통해 기업은 DeepSeek-R1을 제품 및 서비스에 통합하면서 구현에 대한 전체 지적 재산권을 유지할 수 있습니다. 라이센스 조건을 준수하면서 상업적 채택을 권장합니다.
하드웨어 요구 사항은 배포 선택 및 특정 사용 사례에 따라 다릅니다. 전체 모델의 경우 충분한 VRAM이있는 고성능 GPU를 권장합니다. 그러나 우리는 또한 더 겸손한 하드웨어에서 실행될 수있는 최적화 된 버전과 양자화 된 모델도 제공합니다. 당사의 기술 문서는 다양한 배포 시나리오 및 최적화 옵션에 대한 자세한 사양을 제공합니다.
DeepSeek-R1은 다양한 벤치 마크, 특히 추론 작업에서 우수한 주요 모델과 비슷하거나 초과하는 성능을 달성합니다. 수학적 추론에서 표준 벤치 마크에서 기존의 많은 모델을 능가하는 반면, 코딩 작업에서는 소프트웨어 엔지니어링 원칙과 문제 해결 전략에 대한 우수한 이해를 보여줍니다.
예, DeepSeek-R1은 특히 영어 및 중국어에서 강력한 다국어 기능을 보여줍니다. 이 모델은 여러 언어로 고품질 컨텐츠를 이해하고 생성 할 수 있으므로 국제 애플리케이션에 적합합니다. 추론 능력은 다른 언어에 따라 일관성을 유지하여 입력 언어에 관계없이 정교한 문제 해결을 가능하게합니다.
DeepSeek-R1에는 128K 컨텍스트 창이 특징이므로 복잡한 다단계 추론 작업을 효과적으로 처리 할 수 있습니다. 이 광범위한 문맥 창을 통해 모델은 긴 문서에서 일관성을 유지하고, 복잡한 추론 사슬을 따르며, 모든 관련 정보를 추적하면서 자세한 기술 토론을 처리 할 수 있습니다.
DeepSeek-R1은 강화 학습에 중점을 둔 독특한 접근 방식을 사용하여 교육을 받았으며, 자연스럽게 추론 능력의 개발을 가능하게했습니다. 이 혁신적인 교육 과정에는 단순히 인간의 반응을 모방하기보다는 정교한 문제 해결 전략을 자연스럽게 개발하도록 장려하는 신중하게 설계된 보상 메커니즘이 포함되었습니다. 훈련 방법론은 전통적인 언어 모델 훈련 접근법에서 크게 벗어난 것을 나타냅니다.
예, DeepSeek-R1은 1.5b ~ 70b 매개 변수 범위의 증류 버전을 제공하므로 다양한 배포 시나리오에 액세스 할 수 있습니다. 이 작은 모델은 전체 모델의 많은 추론 기능을 유지하면서 계산 리소스가 훨씬 덜 필요합니다. 각 버전은 다양한 사용 사례에 최적화되어 사용자가 특정 요구 사항 및 하드웨어 제약에 가장 적합한 모델을 선택할 수 있습니다.