DeepSeek-R1:性能对标 OpenAI,开源助力 AI 生态发展

news2025/1/28 6:55:40

DeepSeek-R1:性能对标 OpenAI,开源助力 AI 生态发展

在人工智能领域,大模型的竞争一直备受关注。最近,DeepSeek 团队发布了 DeepSeek-R1 模型,并开源了模型权重,这一举动无疑为 AI 领域带来了新的活力。今天,我们就来深入了解一下 DeepSeek-R1 的亮点和使用方法。

一、DeepSeek-R1 的发布背景

随着人工智能技术的不断发展,大模型在自然语言处理、数学推理、代码生成等任务上展现出了强大的能力。然而,训练和部署大模型需要大量的计算资源和数据支持,这使得许多开发者和企业望而却步。为了推动 AI 技术的普及和创新,DeepSeek 团队发布了 DeepSeek-R1 模型,并开源了模型权重,希望通过这种方式降低开发者的门槛,促进技术社区的交流与协作。

二、DeepSeek-R1 的核心亮点

1. 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,极大提升了模型的推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上,DeepSeek-R1 的性能已经能够比肩 OpenAI o1 正式版。这意味着开发者可以使用 DeepSeek-R1 来完成各种复杂的推理任务,而无需担心性能问题。

2. 蒸馏小模型超越 OpenAI o1-mini

除了开源 DeepSeek-R1 本身,DeepSeek 团队还开源了两个 660B 模型(DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1),并通过 DeepSeek-R1 的输出蒸馏了 6 个小模型。其中,32B 和 70B 模型在多项能力上实现了对标 OpenAI o1-mini 的效果。这对于资源有限的开发者来说是一个巨大的福音,因为他们可以通过这些小模型在本地进行推理,而无需依赖云端的计算资源。

3. 开源许可与用户协议的调整

为了推动开源社区和行业生态的发展,DeepSeek 团队在开源协议和用户协议方面进行了调整。模型开源 License 统一使用 MIT,这意味着开发者可以自由地使用、修改和分发模型,甚至可以将其用于商业用途,而无需申请许可。此外,DeepSeek 的产品协议还明确支持用户进行“模型蒸馏”,这进一步促进了技术的开源和共享。

三、DeepSeek-R1 的使用方法

1. API 调用

DeepSeek-R1 提供了强大的 API 接口,开发者可以通过简单的代码调用模型进行推理。以下是一个简单的 Python 示例代码:

Python复制

from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="<DeepSeek API Key>", base_url="https://api.deepseek.com")

# Round 1
messages = [{"role": "user", "content": "9.11 and 9.8, which is greater?"}]
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-reasoner",
    messages=messages
)

reasoning_content = response.choices[0].message.reasoning_content
content = response.choices[0].message.content

# Round 2
messages.append({'role': 'assistant', 'content': content})
messages.append({'role': 'user', "content": "How many Rs are there in the word 'strawberry'?"})
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-reasoner",
    messages=messages
)

通过上述代码,开发者可以轻松地与 DeepSeek-R1 模型进行交互,获取推理结果。

2. 官网与 App 使用

除了 API 调用,开发者还可以通过 DeepSeek 官网或官方 App 使用 DeepSeek-R1 模型。登录官网或 App 后,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。这种方式更适合非技术背景的用户,他们可以通过图形化界面快速体验模型的强大功能。

四、DeepSeek-R1 的定价策略

DeepSeek-R1 的 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。这种定价策略相对较为灵活,开发者可以根据自己的需求选择合适的调用频率和数据量。此外,DeepSeek 还提供了详细的 API 调用指南,帮助开发者更好地使用模型。

五、总结

DeepSeek-R1 的发布为 AI 领域带来了新的机遇。其强大的性能、开源的策略以及灵活的使用方式,使得开发者可以更加便捷地使用和开发基于 DeepSeek-R1 的应用。无论是个人开发者还是企业用户,都可以从 DeepSeek-R1 中受益。未来,随着技术的不断发展和社区的不断壮大,DeepSeek-R1 有望在更多领域发挥重要作用,推动 AI 技术的普及和发展。

如果你对 DeepSeek-R1 感兴趣,不妨尝试使用一下它的 API 或者在官网体验一下它的功能。相信你一定会被它的强大能力所折服!

在线体验:DeepSeek

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