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简介

DeepSeek R1是由杭州深度求索公司于2025年1月20日正式发布的第一代推理模型，它包含两个主要版本：DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1。DeepSeek官网: https://www.deepseek.com/zh「deepseek部署教程软件下载及使用技巧大全」链接：https://pan.quark.cn/s/d16b78f09b7edeepseek官网不稳定?可以试一下硅基流动api调用非常简单!>>>> 点击这里注册送14元deepseek api额度(2000万tokens)!deepseek api调用教程: https://feizhuke.com/deepseek-api-diaoyong.htmldeepseek api官网: https://platform.deepseek.com/说明: api支持deepseek v3以及deepseek r1api调用文档教程: https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/DeepSeek r1 本地部署教程: https://feizhuke.com/deepseek-r1-bendibushu.htmldeepseek r1开源项目官网: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1deepseek v3开源项目官网: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3扫码下载deepseek app: 

模型架构

DeepSeek R1系列模型基于DeepSeek-V3-Base进行训练，参数规模为6710亿，采用Mixture-of-Experts (MoE)架构，每个token仅激活370亿参数。

训练方法

DeepSeek-R1-Zero：完全基于强化学习（RL）训练，没有进行监督微调（SFT），展现出自我验证、反思和长链推理等能力，但在可读性和语言一致性上存在局限。DeepSeek-R1：采用多阶段混合训练策略，先进行监督微调，再应用强化学习，解决了R1-Zero的局限性，并实现了更高的性能。

性能表现

DeepSeek R1在多个基准测试中表现出色：在AIME 2024竞赛中，R1的通过率为79.8%，略高于OpenAI的o1–1217（79.2%）。在MATH-500测试中，R1得分97.3%，领先于o1–1217的96.4%。在编程任务上，R1在Codeforces上获得2029 Elo评分，超过96.3%的人类参与者。

成本优势

DeepSeek R1的API价格为每百万输入token 0.14美元（缓存命中情况下），远低于OpenAI的o1模型。

开源与部署

DeepSeek R1遵循MIT License，允许用户通过蒸馏技术借助R1训练其他模型。此外，DeepSeek还发布了从1.5B到70B参数的蒸馏版本，这些模型基于Qwen和Llama架构。用户可以通过Ollama等工具在本地轻松部署DeepSeek R1模型，甚至支持在2G显卡的设备上运行。

DeepSeek-R1 发布，性能对标 OpenAI o1 正式版

今天，deepseek正式发布 DeepSeek-R1，并同步开源模型权重。

DeepSeek-R1 遵循 MIT License，允许用户通过蒸馏技术借助 R1 训练其他模型。DeepSeek-R1 上线 API，对用户开放思维链输出，通过设置 model='deepseek-reasoner' 即可调用。DeepSeek官网与 App 即日起同步更新上线。

性能对齐 OpenAI-o1 正式版​

DeepSeek-R1 在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩 OpenAI o1 正式版。

在此，我们将 DeepSeek-R1 训练技术全部公开，以期促进技术社区的充分交流与创新协作。

论文链接： https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1.pdf

蒸馏小模型超越 OpenAI o1-mini​

我们在开源 DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1 两个 660B 模型的同时，通过 DeepSeek-R1 的输出，蒸馏了 6 个小模型开源给社区，其中 32B 和 70B 模型在多项能力上实现了对标 OpenAI o1-mini 的效果。

HuggingFace 链接： https://huggingface.co/deepseek-ai

开放的许可证和用户协议​

为了推动和鼓励开源社区以及行业生态的发展，在发布并开源 R1 的同时，我们同步在协议授权层面也进行了如下调整：

模型开源 License 统一使用 MIT。我们曾针对大模型开源的特点，参考当前行业的通行实践，特别引入 DeepSeek License 为开源社区提供授权，但实践表明非标准的开源 License 可能反而增加了开发者的理解成本。为此，此次我们的开源仓库（包括模型权重）统一采用标准化、宽松的 MIT License，完全开源，不限制商用，无需申请。产品协议明确可“模型蒸馏”。为了进一步促进技术的开源和共享，我们决定支持用户进行“模型蒸馏”。我们已更新线上产品的用户协议，明确允许用户利用模型输出、通过模型蒸馏等方式训练其他模型。

App与网页端​

登录DeepSeek官网或官方App，打开“深度思考”模式，即可调用最新版 DeepSeek-R1 完成各类推理任务。

API 及定价​

DeepSeek-R1 API 服务定价为每百万输入 tokens 1 元（缓存命中）/ 4 元（缓存未命中），每百万输出 tokens 16 元。

详细的 API 调用指南请参考官方文档：  

https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/guides/reasoning_model