O DeepSeek-R1 representa um grande avanço nas capacidades de raciocínio de IA, desenvolvido através de abordagens inovadoras de aprendizado por reforço. Este poderoso modelo demonstra desempenho excepcional em matemática, codificação e tarefas complexas de raciocínio, estabelecendo novos padrões para habilidades de resolução de problemas de IA.
Acesse o DeepSeek-R1 através de múltiplas plataformas e serviços
O DeepSeek-R1 é um modelo de IA revolucionário que revoluciona as capacidades de raciocínio de máquina. Construído sobre aprendizado por reforço em larga escala sem fine-tuning supervisionado tradicional, o DeepSeek-R1 desenvolveu naturalmente comportamentos poderosos de raciocínio que o permitem abordar problemas complexos em vários domínios.
O que diferencia o DeepSeek-R1 é sua abordagem única de treinamento e arquitetura. Com 671B parâmetros totais e 37B parâmetros ativados por token, o DeepSeek-R1 demonstra habilidades notáveis em resolução de problemas matemáticos, geração de código e tarefas de raciocínio lógico, mantendo capacidades de inferência eficientes.
Descubra as capacidades inovadoras que fazem do DeepSeek-R1 um líder em raciocínio de IA
O DeepSeek-R1 se destaca na resolução de problemas complexos através de sua abordagem única de aprendizado por reforço, demonstrando habilidades de raciocínio semelhantes às humanas.
Alcança desempenho excepcional em tarefas matemáticas desafiadoras, incluindo benchmarks AIME e MATH-500.
Demonstra habilidades excepcionais de codificação em múltiplas linguagens de programação e tarefas complexas de engenharia de software.
Utiliza um poderoso modelo de 671B parâmetros com 37B parâmetros ativados por token para desempenho ideal.
Possui uma janela de contexto de 128K para lidar efetivamente com tarefas complexas de raciocínio em múltiplas etapas.
Fornece forte desempenho em múltiplos idiomas, destacando-se particularmente em tarefas em inglês e chinês.
Veja como pesquisadores e desenvolvedores estão aproveitando as capacidades do DeepSeek-R1
O DeepSeek-R1 se destaca por sua abordagem pura de aprendizado por reforço para desenvolver capacidades de raciocínio, sem depender de fine-tuning supervisionado tradicional. Esta metodologia inovadora de treinamento permitiu que o modelo desenvolvesse naturalmente habilidades sofisticadas de resolução de problemas e demonstrasse desempenho notável em várias tarefas de raciocínio, particularmente em desafios matemáticos e de codificação.
O DeepSeek-R1 está disponível através de múltiplos canais para atender diferentes necessidades. Você pode acessá-lo através de nossa plataforma de chat interativo para uso imediato, integrá-lo via nossos serviços abrangentes de API para aplicações personalizadas, ou baixar os pesos do modelo de código aberto para implantação local. Cada opção vem com documentação detalhada e suporte da comunidade para ajudá-lo a começar.
O DeepSeek-R1 se destaca particularmente em raciocínio matemático, geração de código e tarefas complexas de resolução de problemas em vários domínios. Ele demonstrou desempenho excepcional em benchmarks matemáticos desafiadores como AIME e MATH-500, enquanto também mostra capacidades superiores em tarefas de engenharia de software, raciocínio lógico e decomposição de problemas em múltiplas etapas.
Sim, o DeepSeek-R1 está disponível sob a Licença MIT, que permite uso comercial e modificações. Esta licença permissiva permite que empresas integrem o DeepSeek-R1 em seus produtos e serviços mantendo direitos totais de propriedade intelectual sobre suas implementações. Incentivamos a adoção comercial enquanto aderindo aos termos da licença.
Os requisitos de hardware dependem de sua escolha de implantação e caso de uso específico. Para o modelo completo, recomendamos GPUs de alto desempenho com VRAM suficiente. No entanto, também oferecemos versões otimizadas e modelos quantizados que podem rodar em hardware mais modesto. Nossa documentação técnica fornece especificações detalhadas para diferentes cenários de implantação e opções de otimização.
O DeepSeek-R1 alcança desempenho comparável ou superior aos principais modelos em vários benchmarks, destacando-se particularmente em tarefas de raciocínio. Em raciocínio matemático, supera muitos modelos existentes em benchmarks padrão, enquanto em tarefas de codificação, demonstra compreensão superior de princípios de engenharia de software e estratégias de resolução de problemas.
Sim, o DeepSeek-R1 demonstra fortes capacidades multilíngues, particularmente em inglês e chinês. O modelo pode entender e gerar conteúdo de alta qualidade em múltiplos idiomas, tornando-o adequado para aplicações internacionais. Suas capacidades de raciocínio permanecem consistentes em diferentes idiomas, permitindo resolução sofisticada de problemas independentemente do idioma de entrada.
O DeepSeek-R1 possui uma janela de contexto de 128K, permitindo lidar efetivamente com tarefas complexas de raciocínio em múltiplas etapas. Esta extensa janela de contexto permite que o modelo mantenha coerência em documentos longos, siga cadeias complexas de raciocínio e lide com discussões técnicas detalhadas mantendo o controle de todas as informações relevantes.
O DeepSeek-R1 foi treinado usando uma abordagem única focada em aprendizado por reforço, permitindo o desenvolvimento natural de capacidades de raciocínio. Este processo inovador de treinamento envolveu mecanismos de recompensa cuidadosamente projetados que incentivaram o modelo a desenvolver estratégias sofisticadas de resolução de problemas naturalmente, em vez de simplesmente imitar respostas humanas. A metodologia de treinamento representa uma significativa mudança em relação às abordagens tradicionais de treinamento de modelos de linguagem.
Sim, o DeepSeek-R1 oferece versões destiladas variando de 1,5B a 70B parâmetros, tornando-o acessível para vários cenários de implantação. Estes modelos menores mantêm muito das capacidades de raciocínio do modelo completo enquanto requerem significativamente menos recursos computacionais. Cada versão é otimizada para diferentes casos de uso, permitindo que os usuários escolham o modelo mais apropriado para suas necessidades específicas e restrições de hardware.