deepseek r1正式版

deepseek r1正式版发布了，性能对标 OpenAI o1 正式版。DeepSeek-R1 遵循 MIT License，允许用户通过蒸馏技术借助 R1 训练其他模型。DeepSeek-R1 上线 API，对用户开放思维链输出，通过设置 model='deepseek-reasoner' 即可调用。DeepSeek 官网与 App 即日起同步更新上线。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，极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩 OpenAI o1 正式版。

deepseek r1和v3的区别

DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 是深度求索（DeepSeek）公司开发的两款人工智能模型，尽管它们基于相似的技术框架（如混合专家架构 MoE），但在设计目标、训练方法、性能表现和应用场景上存在显著差异。以下是两者的主要区别：

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。

3. 性能与基准测试对比

● DeepSeek-R1 在数学、编码和逻辑推理任务中表现更优，尤其在需要复杂推理的场景中。

● DeepSeek-V3 在多语言任务和通用 NLP 任务中表现更均衡。

4. 应用场景与部署成本

● DeepSeek-V3

● 适合需要高性价比通用 AI 能力的场景，如智能客服、内容创作（文案、小说）、知识问答等。

● API 成本较低（输入 $0.14/百万 tokens，输出 $0.28/百万 tokens），适合中小规模部署。

● DeepSeek-R1

● 针对科研、算法交易、代码生成等复杂任务设计。

● API 成本较高（输入 $0.55/百万 tokens，输出 $2.19/百万 tokens），但支持模型蒸馏，可将推理能力迁移至更小的模型（如 14B 参数），适合本地化部署。

5. 开源生态与商业化

● DeepSeek-V3

● 作为开源模型，允许开发者自由定制和优化，已集成至多个框架（如 vLLM、LMDeploy）。

● DeepSeek-R1

● 不仅开源模型权重（MIT 协议），还提供了基于 Qwen 和 Llama 的蒸馏版本（1.5B 至 70B），显著提升小模型性能。

总结

● DeepSeek-V3 以低成本和高通用性见长，适合广泛的应用场景。

● DeepSeek-R1 通过强化学习实现了专业领域的推理突破，并在开源生态中提供了灵活的蒸馏方案。

两者的互补性体现了 DeepSeek 在技术路径上的多样性，既满足通用需求，又推动前沿推理能力的发展。

deepseek api错误码一览

您在调用 DeepSeek API 时，可能会遇到以下错误。这里列出了相关错误的原因及其解决方法。

更新日志

v1.1.1版本

修复了一些BUG。