DeepSeek R1 是由 AI 新創公司 DeepSeek 開發的第一代推理模型。它擅長處理需要邏輯推理、數學、程式設計和語言理解的任務，專為執行需要進階決策能力的複雜任務而設計。
DeepSeek R1 是一款功能強大的 AI 模型，擁有尖端的架構和效能。
利用強化學習來增強推理能力，使其能夠執行數學解題和程式設計等複雜任務。它採用思維鏈、共識和搜尋方法來找到最佳答案。
一個擁有 6710 億個參數的大規模 MoE 模型。每個層級有 256 位專家，每個權杖由 8 位獨立的專家進行評估，從而提高推理效率。
支援 128,000 個權杖的輸入文本長度，使其能夠處理和理解大量資訊。
DeepSeek-R1 提供令人印象深刻的基準測試結果和廣泛的可用性。
在推理基準測試中達到與 OpenAI-o1-1217 相當的效能。
可在 NVIDIA NIM（作為微服務）、Azure AI Foundry（在模型目錄中）、GitHub 和 Amazon SageMaker AI 上使用。
已通過安全評估，包括安全審查和自動化評估。與 Azure AI Content Safety 整合，提供內建的內容篩選功能。
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Announcing OpenThinker-32B: the best open-data reasoning model distilled from DeepSeek-R1. Our results show that large, carefully curated datasets with verified R1 annotations produce SoTA reasoning models. Our 32B model outperforms all 32B models including
🚨 ChatGPT who? Deepseek R1 dropped 5 days ago, and it’s already rewriting the rules. 13 jaw-dropping examples of its power (⚠ #5 will break your brain):👇
对这个问题，OpenAI o3-mini 和 DeepSeek R1 给出的答复差别很大： 当我问你问题时，你是怎样思考的，详细告诉我。
everyone comparing deepseek-r1 to o1 and forgetting about Gemini 2 Flash Thinking which is better than r1 on every cost and performance metric
this is one of the most comprehensive articles on DeepSeek R1 by @i_amanchadha, it covers: > Mixture of Experts (MoE) > Multihead Latent Attention (MLA) > Multi-Token Prediction (MTP) > Group Relative Policy Optimization (GRPO) > emergent reasoning behaviors
