DeepSeek-R1 представляет собой значительный прогресс в возможностях рассуждений искусственного интеллекта, разработанный с помощью инновационных подходов к обучению подкреплению. Эта мощная модель демонстрирует исключительную производительность по математике, кодированию и сложным рассуждениям, устанавливая новые стандарты для способностей к решению проблем с искусственным интеллектом.
Доступ DeepSeek-R1 через несколько платформ и услуги
DeepSeek-R1-новаторская модель ИИ, которая революционизирует возможности рассуждений машины. Deepseek-R1, основанный на крупномасштабном обучении подкреплению без традиционного контролируемой точной настройки, естественным образом развил мощное поведение, которое позволяет ему решать сложные проблемы в разных областях.
Что отличает DeepSeek-R1, так это его уникальный подход к обучению и архитектуру. С 671B общим параметрами и активированными параметрами 37B на токен, DeepSeek-R1 демонстрирует замечательные способности в математическом решении проблем, генерации кода и логических рассуждениях, сохраняя при этом эффективные возможности вывода.
Откройте для себя инновационные возможности, которые делают DeepSeek-R1 лидером в области искусственного искусства
DeepSeek-R1 превосходит в сложном решении проблем благодаря своему уникальному подходу к обучению подкрепления, демонстрируя способности к мышлению, подобные человеку.
Достигает выдающейся эффективности в сложных математических задачах, в том числе AIME и Math-500.
Демонстрирует исключительные способности кодирования на нескольких языках программирования и сложных задач по разработке программного обеспечения.
Использует мощную модель параметров 671B с активированными параметрами 37B на токен для оптимальной производительности.
Определяет окно контекста 128K для эффективного выполнения сложных многоэтапных задач рассуждения.
Обеспечивает сильную производительность на нескольких языках, особенно превосходных в английских и китайских задачах.
Посмотрите, как исследователи и разработчики используют возможности DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 выделяется своим подходом к обучению чистым подкреплением для развития возможностей рассуждений, не полагаясь на традиционную точную настройку. Эта инновационная методология обучения позволила модели естественным образом развивать сложные способности к решению проблем и продемонстрировать замечательную производительность в различных задачах, особенно в математике и проблемах кодирования.
DeepSeek-R1 доступен по нескольким каналам в соответствии с разными потребностями. Вы можете получить доступ к нему через нашу интерактивную платформу чата для немедленного использования, интегрировать ее через наши комплексные услуги API для пользовательских приложений или загрузить веса модели с открытым исходным кодом для локального развертывания. Каждый вариант поставляется с подробной документацией и поддержкой сообщества, чтобы помочь вам начать работу.
DeepSeek-R1 особенно превосходит по математическим рассуждениям, генерации кода и сложным задачам решения проблем в разных областях. Он продемонстрировал исключительную производительность в сложных математических критериях, таких как AIME и Math-500, а также демонстрирует превосходные возможности в задачах по разработке программного обеспечения, логическим рассуждениям и многоэтапному разложению проблем.
Да, DeepSeek-R1 доступен по лицензии MIT, которая позволяет как коммерческую использование, так и модификации. Эта разрешающая лицензия позволяет предприятиям интегрировать DeepSeek-R1 в свои продукты и услуги, сохраняя при этом полные права интеллектуальной собственности по сравнению с их реализацией. Мы поощряем коммерческое усыновление, придерживаясь условий лицензии.
Требования к оборудованию зависят от вашего выбора развертывания и конкретного варианта использования. Для полной модели мы рекомендуем высокопроизводительные графические процессоры с достаточным количеством VRAM. Тем не менее, мы также предлагаем оптимизированные версии и квантованные модели, которые могут работать на более скромном оборудовании. Наша техническая документация предоставляет подробные спецификации для различных сценариев развертывания и вариантов оптимизации.
DeepSeek-R1 достигает производительности, сравнимой или превышающих ведущих моделей по различным критериям, особенно превосходным в задачах рассуждения. В математических рассуждениях он превосходит многие существующие модели по стандартным критериям, в то время как в задачах кодирования он демонстрирует превосходное понимание принципов разработки программного обеспечения и стратегий решения проблем.
Да, DeepSeek-R1 демонстрирует сильные многоязычные возможности, особенно на английском и китайском языке. Модель может понять и генерировать высококачественный контент на нескольких языках, что делает ее подходящим для международных приложений. Его возможности рассуждения остаются последовательными на разных языках, что позволяет выполнять сложное решение проблем независимо от языка ввода.
DeepSeek-R1 имеет окно контекста 128K, позволяющее ему эффективно выполнять сложные многоэтапные задачи. Это обширное контекстное окно позволяет модели поддерживать согласованность в длинных документах, следить за сложными цепочками рассуждений и обрабатывать подробные технические дискуссии, одновременно отслеживая всю соответствующую информацию.
DeepSeek-R1 был обучен, используя уникальный подход, посвященный обучению подкреплению, что обеспечивает естественное развитие способностей рассуждений. Этот инновационный процесс обучения включал тщательно разработанные механизмы вознаграждения, которые поощряли модель разрабатывать сложные стратегии решения проблем естественным образом, а не просто имитировать человеческие реакции. Методология обучения представляет собой значительный отход от традиционных подходов к обучению на языке.
Да, DeepSeek-R1 предлагает дистиллированные версии в диапазоне от 1,5 млрд до 70b, что делает его доступным для различных сценариев развертывания. Эти меньшие модели поддерживают большую часть возможностей рассуждений полной модели, требуя значительно меньше вычислительных ресурсов. Каждая версия оптимизирована для различных вариантов использования, что позволяет пользователям выбирать наиболее подходящую модель для их конкретных потребностей и аппаратных ограничений.