DeepSeek-R1是由DeepSeek推出的第一代推理模型，性能与OpenAI的o1正式版相当，且开源了模型权重与训练框架。
主要功能
推理能力卓越：在数学推理、代码生成、自然语言推理等任务上表现出色，性能与OpenAI的o1正式版相当。
长链推理：支持生成超长思维链，平均长度可达1200词，能够逐步分解复杂问题，通过多步骤的逻辑推理来解决问题。
模型蒸馏：支持用户利用其输出训练更小型的模型，满足不同应用场景的需求。

技术原理
纯强化学习训练：跳过了传统的监督微调步骤，直接通过强化学习提升推理能力，提高了训练效率，减少了资源消耗。
GRPO算法：采用GRPO（Group Relative Policy Optimization）算法，通过组内归一化奖励信号优化策略，避免了传统PPO的高成本问题。
长上下文支持与模型蒸馏：支持生成超长思维链，并通过模型蒸馏技术，支持用户训练更小型的模型。

应用场景
科研与技术开发：在数学建模、算法优化等领域表现优异。
教育与培训：展示完整解题思路，适合教学辅导。
企业智能化升级：应用于智能客服、自动化决策等场景。

使用方法
官网体验：登录DeepSeek官方网站或官方App，打开“深度思考”模式，直接调用DeepSeek-R1完成各类推理任务。
API服务：通过设置model='deepseek-reasoner'调用模型，API定价为每百万输入tokens 1元（缓存命中）/4元（缓存未命中），输出tokens 16元/百万。

适用人群
科研人员：在数学、代码、自然语言推理等领域的研究中使用。
教育工作者：用于教学辅导，展示完整的解题思路。
企业开发者：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。

优缺点介绍
优点：
性能卓越：在多个基准测试中表现出色，性能与OpenAI的o1正式版相当。
开源友好：遵循MIT License，允许用户通过蒸馏技术借助R1训练其他模型。
长链推理：支持生成超长思维链，能够逐步分解复杂问题。
缺点：
资源消耗：尽管通过强化学习减少了资源消耗，但在训练和推理过程中仍需要一定的计算资源。
模型大小：虽然支持模型蒸馏，但原始模型较大，可能不适合资源有限的设备。

分类标签
人工智能、开源模型、推理模型、强化学习、模型蒸馏
论文链接： https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1.pdf
HuggingFace 链接： https://huggingface.co/deepseek-ai
GitHub 链接：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1
详细的 API 调用指南请参考官方文档： https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/guides/reasoning_model