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中國AI新突破！DeepSeek-R1正式發(fā)布：性能對標OpenAI o1大模型

人工智能數(shù)學openai

中國AI新突破！DeepSeek-R1正式發(fā)布：性能對標OpenAI o1大模型

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上期圖文內(nèi)容 ， 我們分享了深度求索公司發(fā)布的而在過中國新年之前 ， 深度求索正式推出新一代人工智能助手DeepSeek-R1大語言模型 。 官方宣稱其綜合性能對標OpenAI的GPT-4o（o1正式版） ， 并在邏輯推理、數(shù)學計算、編程輔助等場景中表現(xiàn)尤為亮眼 。 這一發(fā)布標志著國產(chǎn)大模型技術(shù)邁入全球第一梯隊 。 且DeepSeek-R1依然是一款開源模型 ， 價格更是打到了平民的價格 。

DeepSeek-R1 在后訓練階段大規(guī)模使用了強化學習技術(shù) ， 在僅有極少標注數(shù)據(jù)的情況下 ， 極大提升了模型推理能力 。 在數(shù)學、代碼、自然語言推理等任務上 ， 性能比肩 OpenAI o1 正式版 。
一、核心技術(shù)亮點
思維鏈強化
采用分步式思考優(yōu)化算法 ， 解決復雜問題時推理步驟更清晰 ， 錯誤率較前代降低40% 。 例如在解決國際數(shù)學奧林匹克（IMO）題目時 ， DeepSeek-R1能逐步拆解定理應用過程 ， 并標注關(guān)鍵邏輯節(jié)點 。
多模態(tài)能力升級
支持文本、圖像、音頻混合輸入 ， 實現(xiàn)跨模態(tài)內(nèi)容生成與分析 。 比如上傳一張電路板照片 ， 可自動生成維修建議以及根據(jù)用戶語音指令實時生成數(shù)據(jù)分析圖表等 。
實時聯(lián)網(wǎng)與長文本處理
整合實時搜索引擎 ， 支持單次解析超100萬字符的長文檔（如合同、學術(shù)論文等） 。

官方在開源 DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1 兩個 660B 模型的同時 ， 通過 DeepSeek-R1 的輸出 ， 蒸餾了 6 個小模型開源給社區(qū) ， 其中 32B 和 70B 模型在多項能力上實現(xiàn)了對標 OpenAI o1-mini 的效果 。

登錄DeepSeek官網(wǎng)或官方App ， 打開“深度思考”模式 ， 即可調(diào)用最新版 DeepSeek-R1 完成各類推理任務 。

二、與OpenAI GPT-4o的差異化優(yōu)勢
作為開源的國產(chǎn)大模型 ， 第一肯定最重要的是不用再想辦法使用梯子才能使用大模型能力了 ， 第二個當然是開源了 ， 模型開源 License 統(tǒng)一使用 MIT 。 此次開源倉庫（包括模型權(quán)重）統(tǒng)一采用標準化、寬松的 MIT License ， 完全開源 ， 不限制商用 ， 無需申請 。

任何人可以直接在 GitHub 或者 hugging face 上面下載預訓練權(quán)重 ， 使用簡單的代碼即可實現(xiàn)使用

三、用戶場景實際測試
這里使用了一個簡單的測試來看看DeepSeek-R1的表現(xiàn)：
輸入需求：“用Python寫一個自動爬取天氣數(shù)據(jù)的腳本 ， 并生成可視化圖表 。 ”
DeepSeek-R1 10秒內(nèi)生成完整代碼 ， 并標注關(guān)鍵API的調(diào)用注意事項 。

DeepSeek-R1寫清楚了每個過程的要點 ， 并指導用戶使用此腳本代碼 ， 簡直是小白的福音 。 而調(diào)用DeepSeek-R1模型也很簡單 ， 只需要安裝 openai第三方庫 ， 直接使用以下代碼即可調(diào)用DeepSeek-R1 ， 這里注意的是模型是deepseek-reasoner 。
pip3 install -U openaifrom openai import OpenAIclient = OpenAI(api_key=\"<DeepSeek API Key>\" base_url=\"https://api.deepseek.com\")# Round 1messages = [{\"role\": \"user\" \"content\": \"9.11 and 9.8 which is greater?\"
response = client.chat.completions.create(model=\"deepseek-reasoner\"messages=messagesstream=True)reasoning_content = \"\"content = \"\"for chunk in response:if chunk.choices[0
.delta.reasoning_content:reasoning_content += chunk.choices[0
.delta.reasoning_contentelse:content += chunk.choices[0
.delta.content# Round 2messages.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=messagesstream=True)當然若你不了解代碼 ， 可以直接在 deepseek 官方網(wǎng)站上面直接使用 ， 只需要在對話框左下角點擊深度思考 R1 ， 模型就自動使用deepseek R1 模型 。
四、價格
最后一點便是優(yōu)惠的價格 ， 官方也明碼標價 ， 百萬 tokens 為 16 元 ， 比openai的 O1 模型優(yōu)惠了很多 。 而同樣作為開源模型的鼻祖 meta 也對 deep seek 的模型進行了密切關(guān)注 ， 畢竟是一款中國模型 ， 引起了廣大網(wǎng)友的一致好評 。 660B參數(shù)的大模型 ， 也不是一般電腦配置可以用起來的 ， 因此使用 API 調(diào)用 ， 或者直接在 deep seek 官方網(wǎng)站上使用 R1 模型定是一個不錯的選擇 。

https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/guides/reasoning_modelhttps://api-docs.deepseek.com/zh-cn/news/news250120

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