DeepSeek R1

deepseek-r1

DeepSeek R1 в источниках выделяется следующими характеристиками: open рассуждение model, large MoE profile, visible рассуждение orientation. Основная ценность модели связана с математика, логика, программирование and decomposed решение задач. Поэтому в описании стоит подчеркнуть именно эти отличия, а не подавать модель как обычный универсальный чат-бот.

Context Window

128K tokens

Maximum Output

32.8K tokens

Release Date

20 янв. 2025 г.

Modalities

Цены DeepSeek R1

Цена входа	Цена выхода	Чтение кэша
$0.5714/M	$2.2857/M	$0.2286/M

Возможности API DeepSeek R1

Reasoning

Supported

Tool calling

Supported

Temperature parameter

Supported

Attachments

Not supported

Knowledge Base

2024-07-01

Endpoint Protocols

Completions APIMessages API

Ключевые особенности DeepSeek R1

DeepSeek R1 — открытая модель рассуждений для продолжительного решения задач по математике, программированию и общей логике.

Рассуждения, обученные с RL

Масштабное обучение с подкреплением формирует продолжительные цепочки рассуждений для решения сложных задач.

Самопроверка и рефлексия

В процессе рассуждения модель может возвращаться к промежуточным шагам и проверять варианты перед окончательным ответом.

Рассуждение в математике и коде

Оценки подтверждают специализированные возможности в математике, спортивном программировании и программных задачах.

Сценарии использования DeepSeek R1

DeepSeek R1 подходит для решения математических задач, алгоритмического программирования и исследований с явными многоэтапными рассуждениями.

Сложные математические задачи

Разбивает сложную математическую задачу на части, оценивает разные подходы и формирует обоснованное решение.

Алгоритмическое программирование

Проектирует алгоритмы, анализирует корректность и сложность и создаёт реализации для программных задач.

Исследовательский анализ

Сравнивает гипотезы, изучает предоставленные данные и формирует структурированный вывод по техническому исследовательскому вопросу.

Как использовать DeepSeek R1 через API TokenHub

Create API key

import OpenAI from "openai"

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
  baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})

const result = await client.chat.completions.create({})
console.log(result.choices[0]?.message?.content)

Бенчмарки DeepSeek R1

DeepSeek R1 (Jan '25)

Индексный балл
Artificial Analysis Intelligence IndexArtificial Analysis Intelligence Index объединяет оценки общих возможностей модели по нескольким группам тестов.	Сводная оценка общих возможностей	12.6
Artificial Analysis Coding IndexArtificial Analysis Coding Index объединяет результаты модели в задачах по программированию и разработке ПО.	Сводная оценка навыков программирования	15.9
Artificial Analysis Math IndexArtificial Analysis Math Index объединяет оценки математического мышления и решения олимпиадных задач.	Сводная оценка математического мышления	68
Знания и рассуждения
MMLU-ProMMLU-Pro оценивает широкий круг академических и профессиональных знаний на более сложных вопросах, чем исходный MMLU.	Сложные задания по разным областям знаний	84.4%
GPQAGPQA проверяет экспертное мышление на научных вопросах уровня магистратуры и аспирантуры.	Решение сложных научных задач	70.8%
HLEHLE — сложный комплексный тест экспертных знаний и рассуждений в различных областях.	Экспертные задания по широкому кругу тем	9.3%
Программирование и разработка ПО
LiveCodeBenchLiveCodeBench оценивает навыки программирования на новых задачах, чтобы снизить влияние попадания тестовых данных в обучение.	Актуальные задачи по программированию	61.7%
SciCodeSciCode оценивает навыки программирования на Python для научных вычислений, включая реализацию алгоритмов из научного контекста.	Задачи по научному программированию	35.7%
Terminal-Bench HardTerminal-Bench Hard проверяет, способен ли ИИ-агент выполнять сложные задачи в терминальной среде.	Сложные задачи в терминале	6.1%
Математика
MATH-500MATH-500 оценивает математическое мышление на тщательно подобранном наборе сложных задач.	Решение сложных математических задач	96.6%
AIMEAIME измеряет математическое мышление на задачах олимпиадного уровня.	Олимпиадные задачи по математике	68.3%
AIME 2025AIME 2025 измеряет качество решения сложных олимпиадных задач по математике.	Олимпиадные задачи по математике	68%
Следование инструкциям и агентные задачи
IFBenchIFBench измеряет, насколько надёжно модель следует подробным инструкциям и ограничениям.	Соблюдение условий промпта	39.0%
AA-LCRAA-LCR измеряет качество рассуждений на больших окнах контекста.	Рассуждения в длинном контексте	52.3%
τ²-Benchτ²-Bench оценивает диалоговых агентов в реалистичных процессах с ограничениями по инструментам и состоянию.	Агентные рабочие процессы	11.4%

Источник метрик Artificial Analysis

Частые вопросы о DeepSeek R1

Возможности, сценарии, ограничения и работа с DeepSeek R1 в TokenHub.

Для чего создан DeepSeek R1?+

DeepSeek R1 — модель DeepSeek для сложного рассуждения с открытыми весами.

Когда DeepSeek R1 наиболее полезен?+

Лучше всего для математического рассуждения, рассуждения о коде и научного рассуждения, особенно если приоритет — глубина рассуждения.

Чем отличается DeepSeek R1?+

Ключевое преимущество: постобучение с упором на рассуждение и открытые веса.

На что обратить внимание с DeepSeek R1?+

Глубокое рассуждение может увеличить время ответа и расход токенов. Если важны важны новейшие возможности, рассмотрите DeepSeek V4 Pro.

Как проверить доступность DeepSeek R1?+

Используйте точный ID TokenHub; поведение хостинга может отличаться от самостоятельного развертывания.

Готовы использовать DeepSeek R1?

Получите доступ к DeepSeek R1 и другим моделям ИИ с одним API-ключом TokenHub.

Создать API-ключ

DeepSeek R1

Цены DeepSeek R1

Возможности API DeepSeek R1

Ключевые особенности DeepSeek R1

Рассуждения, обученные с RL

Самопроверка и рефлексия

Рассуждение в математике и коде

Сценарии использования DeepSeek R1

Сложные математические задачи

Алгоритмическое программирование

Исследовательский анализ

Как использовать DeepSeek R1 через API TokenHub

Бенчмарки DeepSeek R1

Модели, похожие на DeepSeek R1

Материалы и обсуждения

X (Twitter)

Reddit

YouTube

Частые вопросы о DeepSeek R1

Готовы использовать DeepSeek R1?