Deepseek 推出最新R1模型:革新推理:低成本制勝及在本地端運行 Deepseek R1 方法

https://www.deepseek.com

https://chat.deepseek.com

https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1

論文:https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1.pdf

以下是關於 DeepSeek R1 的詳細介紹:

模型簡介  

DeepSeek R1 為中國 AI 新創公司 DeepSeek 於2025/1/20 推出的新一代推理模型,主要運用純強化學習(RL)與「鏈式思考」技術,專注於處理數學、程式及邏輯等複雜任務,其推理能力可媲美國際頂尖模型。

技術特點  

該模型在原始 R1-Zero 基礎上進行改進,結合監督式微調(SFT)與分組相對政策優化(GRPO RL),使得推理過程更具清晰性和一致性,並能自動展現完整思考軌跡。此外,模型運用混合專家(Mixture-of-Experts)技術,降低對高端晶片的需求,提高運算效率。

成本效益  

DeepSeek R1 的一大亮點在於其低成本高效能:與西方巨頭投入上億甚至數十億美元相比,DeepSeek 透過優化訓練流程及技術創新,僅用數百萬美元便能訓練出性能相近的模型,為企業提供極具競爭力的投資選擇。

市場影響  

自推出以來,DeepSeek R1 迅速攀升為熱門應用,曾在美國 App Store 榜單上超越 ChatGPT,並對如 Nvidia 等科技供應商的市場表現產生明顯影響。這一現象顯示出市場對成本效益與高效能 AI 解決方案的強烈需求。

開源策略  

DeepSeek 採取開源模式,公開模型權重與部分技術細節,促進全球開發者共同研發與改進,進一步降低技術門檻並提升透明度。此策略不僅有助於加速技術創新,同時為企業客戶提供高度可定制的 AI 解決方案。

應用前景  

由於其出色的推理能力與顯著的成本優勢,DeepSeek R1 在學術研究、金融風控、決策支援、智能客服等多個領域均具有廣闊應用前景。企業可藉由此模型推動數位轉型,加速智慧決策與創新,實現效益提升。

綜上所述,DeepSeek R1 以其先進技術、低成本與開源精神,正逐步成為全球 AI 領域中的一個顛覆性創新,為企業帶來前所未有的數位轉型機遇。

到App Store搜尋:fullmoon: local intelligence

https://apps.apple.com/app/fullmoon-local-intelligence/id6727014156

在手機上安裝本地部署DeepSeek R1大模型單機離線版AI 無限使用 DeepSeek R1模型完全開源免費 沒有網絡都能用 完全沒有用量限制 在本地離線運行DeepSeek R1大模型 無限制

如何在本地端運行 Deepseek R1 方法一:

https://ollama.com/library/deepseek-r1

如何在本地端運行 Deepseek R1 方法二:

官方連結: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1

方法一:
python3 -m venv ~/myenv


source ~/myenv/bin/activate


pip install vllm


vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B –port 8001 –tensor-parallel-size 1 –max-model-len 21040 –enforce-eager –cpu-offload-gb 4 –gpu-memory-utilization 1.0

方法二:

https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1?local-app=vllm

Install from pipCopy

# Install vLLM from pip:
pip install vllm

Copy

# Load and run the model:
vllm serve "deepseek-ai/DeepSeek-R1"

Copy

# Call the server using curl:
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "deepseek-ai/DeepSeek-R1",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

如何在本地端運行 Deepseek R1 方法三:

LM Studio https://lmstudio.ai

如何在本地端運行 Deepseek R1 方法四:

DeepSeek-R1 WebGPU 應用程式設置指南 https://rd.coach/deepseek-r1-webgpu/

如何在本地端運行 Deepseek R1 方法五:

下載安裝 Cherry Studio https://cherry-ai.com/

使用 openrouter 的API https://openrouter.ai/deepseek/deepseek-r1:free

https://cloud.siliconflow.cn/models

Deepseek模型的API資源:

硅基流動: https://siliconflow.cn/zh-cn/

Hyperbolic DeepSeek-R1 API : https://app.hyperbolic.xyz/

雲端使用 Deepseek R1

https://build.nvidia.com/deepseek-ai/deepseek-r1

蔡正信-數位教練

我是一位專精於數位轉型與AI應用的教練,致力於協助中高齡族群與企業主有效運用科技工具提升生產力。

蔡教練聯繫方式:https://rdcoach.pse.is/62uqz2

手機:0988-515-413

Line官方帳號2.0 : @rd.coach https://lin.ee/n4T9CGA
群英企業管理顧問股份有限公司
資訊顧問電子郵件:hi@rd.coach

跨代際溝通 × AI賦能教學:
結合AI應用、數位工具教學與熟齡學習經驗,專注於中高齡與中小企業的數位轉型輔導,擅長從0到1建構數位素養。

實戰導向 × 客製培訓:
15年數位教學經驗,服務鴻海、1111人力銀行、台南大學、瓦城集團等,設計實用導向的教學模組,強調易學、可複製。

工具整合 × 工作流設計:
善用Evernote、Heptabase、Telegram等多款工具,打造AI第二大腦與一元筆記系統,協助學員從資訊收集到知識轉化。

行動導向 × 教學有感:
500+場講座與工作坊,專注學員實作與成果回報,推動「數位生活力」與「AI生活實驗室」教學風格。

預見未來 × 實踐智慧:
關注生成式AI與數位倫理發展,推動AI工具於科研、商業、教育場域的實作應用,擘劃AI助理與智慧工作未來藍圖。

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