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大模型列表DeepSeek-R1
DE

DeepSeek-R1

推理大模型

DeepSeek-R1

发布时间: 2025-01-20更新于: 2025-03-21 11:14:181,687
在线体验GitHubHugging FaceCompare
模型参数
6710亿
上下文长度
128K
中文支持
支持
推理能力

DeepSeek-R1 是由 DeepSeek-AI 发布的 AI 模型,发布时间为 2025-01-20,定位为 推理大模型,参数规模约为 6710.0B,上下文长度为 128K,模型文件大小约 134GB,采用 MIT License 许可。

数据优先来自官方发布(GitHub、Hugging Face、论文),其次为评测基准官方结果,最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法

DeepSeek-R1

模型基本信息

推理过程
支持
思考模式
不支持思考模式
上下文长度
128K tokens
最大输出长度
暂无数据
模型类型
推理大模型
发布时间
2025-01-20
模型文件大小
134GB
MoE架构
否
总参数 / 激活参数
6710 亿 / 不涉及
知识截止
暂无数据
DeepSeek-R1

开源和体验地址

代码开源状态
MIT License
预训练权重开源
MIT License- 免费商用授权
GitHub 源码
暂无GitHub开源地址
Hugging Face
https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1
在线体验
暂无在线体验地址
DeepSeek-R1

官方介绍与博客

官方论文
DeepSeek_R1.pdf
DataLearnerAI博客
什么是推理大模型?DeepSeek R1推理大模型与DeepSeek V3模型的区别是什么?什么时候该使用推理大模型?
DeepSeek-R1

API接口信息

接口速度
暂无数据
暂无公开的 API 定价信息。
DeepSeek-R1

评测结果

DeepSeek-R1 当前已收录的代表性评测结果包括 MMLU(8 / 65,得分 90.80)、MMLU Pro(35 / 124,得分 84)、MATH-500(13 / 44,得分 97.30)。 本页还汇总了参数规模、上下文长度与 API 价格,便于结合评测结果与部署约束一起判断模型适配度。

思考模式
全部常规

综合评估

共 5 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
MMLU
常规模式
90.80
8 / 65
MMLU Pro
常规模式
84
35 / 124
GPQA Diamond
常规模式
71.50
100 / 175
LiveBench
常规模式
69.41
22 / 52
ARC-AGI
常规模式
15.80
55 / 65

常识问答

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
SimpleQA
常规模式
30.10
22 / 45

编程与软件工程

共 2 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
LiveCodeBench
常规模式
65.90
57 / 118
SWE-bench Verified
常规模式
49.20
87 / 103

数学推理

共 3 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
MATH-500
常规模式
97.30
13 / 44
AIME 2024
常规模式
79.80
28 / 62
AIME2025
常规模式
70
73 / 106

写作和创作

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
Creative Writing
常规模式
84.60
11 / 23
查看评测深度分析与其他模型对比
DeepSeek-R1

发布机构

DeepSeek-AI
DeepSeek-AI
查看发布机构详情
DeepSeek-R1

模型解读

DeepSeekAI发布的推理大模型,是接近OpenAI o1推理大模型的开源版本,完全免费开源,性能强悍,是基于DeepSeek R1 Zero基础上微调后得到的。

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