DeepSeek R1

deepseek-r1

DeepSeek R1 được các nguồn nhấn mạnh ở các điểm: open suy luận model, large MoE profile, visible suy luận orientation. Giá trị chính của mô hình nằm ở toán, logic, lập trình and decomposed giải quyết vấn đề. Vì vậy phần mô tả nên tập trung vào điểm khác biệt riêng của mô hình thay vì viết như một chatbot phổ thông.

Context Window

128K tokens

Maximum Output

32.8K tokens

Release Date

20 thg 1, 2025

Modalities

Giá DeepSeek R1

Giá đầu vào	Giá đầu ra	Đọc cache
$0.5714/M	$2.2857/M	$0.2286/M

Khả năng API của DeepSeek R1

Reasoning

Supported

Tool calling

Supported

Temperature parameter

Supported

Attachments

Not supported

Knowledge Base

2024-07-01

Endpoint Protocols

Completions APIMessages API

Điểm nổi bật của DeepSeek R1

DeepSeek R1 là mô hình suy luận mở, được thiết kế để giải quyết chuyên sâu các vấn đề toán học, lập trình và suy luận tổng quát.

Suy luận huấn luyện bằng RL

Học tăng cường quy mô lớn hình thành các mẫu suy luận kéo dài để giải quyết từng bước những vấn đề khó.

Phản tư và xác minh

Quá trình suy luận có thể xem lại các bước trung gian và xác minh phương án trước khi đưa ra câu trả lời.

Suy luận toán học và mã nguồn

Các đánh giá cho thấy năng lực chuyên biệt trong giải toán, lập trình thi đấu và tác vụ phần mềm.

Trường hợp sử dụng DeepSeek R1

DeepSeek R1 phù hợp với giải toán, lập trình thuật toán và các tác vụ nghiên cứu cần suy luận nhiều bước rõ ràng.

Toán học nâng cao

Phân rã bài toán khó, đánh giá các phương án khác nhau và tạo lời giải có lập luận.

Lập trình thuật toán

Thiết kế thuật toán, phân tích tính đúng đắn và độ phức tạp, đồng thời tạo phần triển khai cho bài toán lập trình.

Phân tích nghiên cứu có lập luận

So sánh các giả thuyết, xem xét bằng chứng được cung cấp và xây dựng kết luận có cấu trúc cho câu hỏi nghiên cứu kỹ thuật.

Cách sử dụng DeepSeek R1 qua 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)

Benchmark của DeepSeek R1

DeepSeek R1 (Jan '25)

Điểm chỉ số
Artificial Analysis Intelligence IndexArtificial Analysis Intelligence Index tổng hợp năng lực chung của mô hình qua nhiều nhóm bài đánh giá.	Đánh giá tổng hợp năng lực chung	12.6
Artificial Analysis Coding IndexArtificial Analysis Coding Index tổng hợp hiệu suất của mô hình trong các tác vụ lập trình và kỹ thuật phần mềm.	Đánh giá tổng hợp năng lực lập trình	15.9
Artificial Analysis Math IndexArtificial Analysis Math Index tổng hợp khả năng suy luận toán học và giải bài toán theo dạng thi đấu.	Đánh giá tổng hợp suy luận toán học	68
Kiến thức và suy luận
MMLU-ProMMLU-Pro đánh giá kiến thức học thuật và chuyên môn trên nhiều lĩnh vực bằng các câu hỏi khó hơn MMLU gốc.	Kiến thức đa lĩnh vực nâng cao	84.4%
GPQAGPQA đánh giá khả năng suy luận chuyên sâu qua các câu hỏi khoa học ở trình độ sau đại học.	Giải quyết vấn đề khoa học nâng cao	70.8%
HLEHLE là bộ đánh giá tổng hợp có độ khó cao về kiến thức và suy luận cấp chuyên gia trong nhiều lĩnh vực.	Bộ đề chuyên gia đa lĩnh vực	9.3%
Lập trình và kỹ thuật phần mềm
LiveCodeBenchLiveCodeBench đánh giá năng lực lập trình bằng các bài toán mới, giúp hạn chế dữ liệu đánh giá bị lẫn vào dữ liệu huấn luyện.	Bài toán lập trình mới	61.7%
SciCodeSciCode đánh giá kỹ năng lập trình Python cho điện toán khoa học, gồm cả triển khai thuật toán từ bối cảnh khoa học.	Thử thách lập trình khoa học	35.7%
Terminal-Bench HardTerminal-Bench Hard đánh giá khả năng hoàn thành các tác vụ khó của tác nhân AI trong môi trường terminal.	Thực thi tác vụ terminal nâng cao	6.1%
Toán học
MATH-500MATH-500 đánh giá khả năng giải toán qua một bộ câu hỏi khó được tuyển chọn.	Giải toán nâng cao	96.6%
AIMEAIME đo khả năng suy luận toán học qua các bài toán theo dạng thi đấu.	Bài toán theo dạng thi đấu	68.3%
AIME 2025AIME 2025 đo hiệu suất trên các bài toán thi đấu có độ khó cao.	Bài toán theo dạng thi đấu	68%
Tuân thủ hướng dẫn và tác vụ tác nhân
IFBenchIFBench đo mức độ ổn định khi mô hình tuân theo các hướng dẫn và ràng buộc chi tiết.	Tuân thủ ràng buộc trong câu lệnh	39.0%
AA-LCRAA-LCR đo chất lượng suy luận trên cửa sổ ngữ cảnh dài.	Suy luận trên ngữ cảnh dài	52.3%
τ²-Benchτ²-Bench đánh giá tác nhân hội thoại trong các quy trình thực tế có ràng buộc về công cụ và trạng thái.	Tác vụ quy trình của tác nhân	11.4%

Nguồn chỉ số Artificial Analysis

Câu hỏi thường gặp về DeepSeek R1

Năng lực, trường hợp dùng, giới hạn và hướng dẫn TokenHub cho DeepSeek R1.

DeepSeek R1 được tạo cho việc gì?+

DeepSeek R1 là mô hình của DeepSeek cho giải bài toán suy luận chuyên sâu với trọng số mở.

Khi nào DeepSeek R1 hữu ích nhất?+

Phù hợp với suy luận toán học, suy luận mã và suy luận khoa học, nhất là khi ưu tiên suy luận sâu.

DeepSeek R1 khác biệt ở đâu?+

Thế mạnh chính: hậu huấn luyện tập trung vào suy luận cùng trọng số công khai.

Cần lưu ý gì với DeepSeek R1?+

Suy luận sâu có thể làm tăng thời gian phản hồi và lượng token. Nếu ưu tiên cần khả năng mới nhất, hãy cân nhắc DeepSeek V4 Pro.

Kiểm tra DeepSeek R1 có khả dụng thế nào?+

Dùng đúng ID của TokenHub; bản lưu trữ có thể khác tự triển khai.

Sẵn sàng sử dụng DeepSeek R1?

Truy cập DeepSeek R1 và nhiều mô hình AI khác bằng một khóa API TokenHub.

Tạo khóa API

DeepSeek R1

Giá DeepSeek R1

Khả năng API của DeepSeek R1

Điểm nổi bật của DeepSeek R1

Suy luận huấn luyện bằng RL

Phản tư và xác minh

Suy luận toán học và mã nguồn

Trường hợp sử dụng DeepSeek R1

Toán học nâng cao

Lập trình thuật toán

Phân tích nghiên cứu có lập luận

Cách sử dụng DeepSeek R1 qua API TokenHub

Benchmark của DeepSeek R1

Các mô hình tương tự DeepSeek R1

Truyen Thong Va Thao Luan

X (Twitter)

Reddit

YouTube

Câu hỏi thường gặp về DeepSeek R1

Sẵn sàng sử dụng DeepSeek R1?