deepseek r1正式版,最大亮点在于其通过强化学习(RL)技术显著提升了模型的推理能力,且仅需极少量标注数据即可实现高效训练。与OpenAI的o1相比,R1在多个基准测试中表现优异,同时价格仅为o1的几十分之一,具有极高的性价比。
1、适用场景:数学建模、代码生成、复杂逻辑推理。
2、开发者使用:集成到智能客服、自动化决策系统中,提升复杂任务的解决效率。
3、内容创作者使用:用于生成逻辑严谨的技术文档或学术论文。
优点:推理能力强,开源生态完善。
缺点:对多模态任务支持有限。
深度思考(R1):打开这个功能之后,我们在询问问题的时候,模型会给我们列出一个思考的过程,就好比我们人类大脑在飞速转动的过程。打开这个功能,在生成答案时结合实时检索外部知识库的能力,提升准确性和时效性,所以建议用户在使用的时候,要打开这个。
联网搜索:DeepSeek的模型通过实时访问互联网获取最新信息来辅助回答。
1、模型定位与核心能力
DeepSeek-V3
定位为通用型大语言模型,专注于自然语言处理(NLP)、知识问答和内容生成等任务。
采用混合专家架构(MoE),每次推理仅激活 370 亿参数(总参数为 6710 亿),显著降低计算成本。
优势在于高效的多模态处理能力(文本、图像、音频、视频)和较低的训练成本(557.6 万美元,仅需 2000 块 H800 GPU)。
在基准测试中表现接近 GPT-4o 和 Claude-3.5-Sonnet,但更注重综合场景的适用性。
DeepSeek-R1
专为复杂推理任务设计,强化在数学、代码生成和逻辑推理领域的性能。
基于 DeepSeek-V3 架构,通过大规模强化学习(RL)和冷启动技术优化推理能力,无需大量监督微调(SFT)。
在数学竞赛(如 AIME 2024)和编码任务(如 Codeforces)中表现优异,超越 OpenAI 的 o1 系列模型。
2、训练方法与技术创新
DeepSeek-V3
采用传统的预训练-监督微调范式,结合混合专家架构(MoE)和负载均衡技术,优化计算效率。
引入多令牌预测(MTP)技术,加快推理速度并提高任务表现。
DeepSeek-R1
完全摒弃监督微调(SFT),直接通过强化学习(RL)从基础模型中激发推理能力。
核心技术包括 GRPO 算法(群组相对策略优化)和两阶段 RL,结合冷启动数据优化初始模型。
通过自我进化能力,模型在训练中自然涌现反思、长链推理等高级行为。
历史日志 →
修复部分已知问题。
更新时间:2025-06-11
游戏版本:v1.2.2
查看更新时间:2025-05-28
游戏版本:v1.0
查看更新时间:2025-04-25
游戏版本:v1.1.8
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8.4
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