DeepSeek-R1：性能对标 OpenAI，开源助力 AI 生态发展

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！

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