描述
DeepSeek R1 Online 代表了开源 AI 的一项重大进步，专门为复杂的推理能力而设计。该模型通过实现可与专有解决方案相媲美的性能水平而脱颖而出，尤其在保持可访问性和成本效益的同时，性能超越了 OpenAI 的 o1 模型。其架构基于混合专家（MoE）框架构建，拥有 370 亿活跃参数和总计 6710 亿参数，并支持长达 128K 的上下文长度。这种设计允许采用先进的强化学习技术，实现自我验证、多步反思和符合人类价值观的推理。
性能基准测试突显了 DeepSeek R1 的卓越能力。它在 MATH-500 基准测试中达到了 97.3% 的准确率，在编程任务中超越了 96.3% 的 Codeforces 参与者，并在 AIME 2024 通用推理测试中取得了 79.8% 的通过率。这些指标将 DeepSeek R1 定位为全球领先的 AI 模型之一，尤其是在需要深度分析和问题解决能力的领域。
该模型有多种形式可供选择，包括基础版（R1-Zero）和增强版（R1），以及六种轻量级蒸馏模型，参数范围从 15 亿到 700 亿不等。这些蒸馏模型通过 Transformers.js 和 ONNX Runtime Web 利用 WebGPU 加速，针对浏览器内推理进行了优化，确保数据隐私，因为所有操作都在本地进行。这种本地部署能力也支持离线使用，使其高度通用。
DeepSeek R1 致力于开源原则，其 MIT 许可的模型权重可用于商业用途。其 API 提供了一个与 OpenAI 兼容的端点，缓存命中时每百万个 token 的价格为 0.14 美元，远低于竞争对手。该模型的路线图包括通过社区协作持续升级多模态支持、对话增强和分布式推理。其独特的纯 RL 开发的推理和思维链可视化功能解决了 AI“黑箱”的挑战，使其成为 AI 研究、企业代码生成、数学建模和多语言 NLP 应用的理想选择。
DeepSeek R1 Online亮点
通过纯强化学习驱动的高级推理能力。
混合专家（MoE）架构，拥有 370 亿活跃参数/6710 亿总参数。
支持长达 128K 的上下文长度，用于处理复杂查询。
在 MATH-500、Codeforces 和 AIME 2024 基准测试中达到最先进的性能。
开源，拥有 MIT 许可的模型权重，支持商业用途。
提供从 15 亿到 700 亿参数的蒸馏模型，满足各种部署需求。
通过 Transformers.js 和 ONNX Runtime Web 的 WebGPU 加速实现本地浏览器部署。
提供与 OpenAI 兼容的 API 端点，价格具有竞争力（缓存命中时 0.14 美元/百万 token）。
具备自我验证和多步反思功能，增强 AI 认知能力。
具备思维链可视化能力，用于理解 AI 决策过程。
专为复杂问题解决、多语言理解和代码生成而设计。
计划持续升级以支持多模态和对话增强功能。
DeepSeek R1 Online入门
访问：访问 DeepSeek R1 Online 网站或 GitHub 仓库。
测试：点击与最新的 Deepseek V3 聊天，或在浏览器中测试 WEBGPU 版本。
本地部署：下载蒸馏模型（15 亿-700 亿参数），用于浏览器内或本地部署。
集成 API：利用与 OpenAI 兼容的 API 端点，无缝集成到应用程序中。
使用：输入复杂提示，用于高级推理、数学、编程或多语言任务。
优化：利用智能缓存，降低重复查询的 API 成本。
DeepSeek R1 Online的使用案例
- 高级推理
- 数学问题解决
- 代码生成
- 多语言理解
- AI 研究
- 企业应用
- 本地/离线推理
