Guida completa all'utilizzo di DeepSeek R1

Nel panorama in rapida evoluzione dell'intelligenza artificiale, DeepSeek R1 si è affermato come un concorrente formidabile, sfidando i player più affermati grazie alla sua accessibilità open source e alle sue avanzate capacità di ragionamento. Sviluppato dall'azienda cinese di intelligenza artificiale DeepSeek, R1 ha attirato l'attenzione per le sue prestazioni, l'economicità e l'adattabilità a diverse piattaforme. Questo articolo approfondisce le complessità di DeepSeek R1, offrendo approfondimenti sulle sue caratteristiche, le sue applicazioni e le migliori pratiche per un utilizzo efficace.

Che cos'è DeepSeek R1?

DeepSeek R1 è un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) introdotto da DeepSeek nel gennaio 2025. Vanta 671 miliardi di parametri ed è progettato per eccellere in attività che richiedono ragionamento complesso, come matematica, programmazione e comprensione multilingue. In particolare, DeepSeek R1 è stato sviluppato utilizzando solo 2,000 chip Nvidia H800, evidenziando il suo approccio ingegneristico economicamente vantaggioso.

Funzionalità principali

• Accessibilità open source: DeepSeek R1 è disponibile gratuitamente al pubblico, consentendo a sviluppatori e ricercatori di esplorare e personalizzare le sue capacità.
• Ragionamento a catena di pensiero:Il modello impiega una metodologia di "catena di pensiero", simulando un processo di ragionamento che migliora la precisione nei compiti complessi.​
• Capacità multifunzionali: DeepSeek R1 eccelle in vari compiti, tra cui la risoluzione di problemi matematici, la scrittura e il debug di codice, la generazione di testo simile a quello umano e l'analisi di query complesse.​
• Disponibilità della piattaforma:Gli utenti possono accedere a DeepSeek R1 tramite la sua interfaccia web, l'app mobile o l'API, facilitando l'integrazione in diverse applicazioni.

In che modo l'aggiornamento "R2025-Refresh" di aprile 1 ha ulteriormente migliorato il modello?

Un aggiornamento di inizio aprile ha aumentato la lunghezza del contesto a 200 token e ha aggiunto un nuovo prompt di sistema "Reflexion" che indica al modello di eseguire una valutazione interna prima di rispondere. I test preliminari della community pubblicati nei tutorial di YouTube mostrano un miglioramento di 9 punti nella suite di ragionamento AGIEval, mentre la latenza di inferenza è diminuita del 12%.

Come iniziare con DeepSeek R1

È possibile accedere a DeepSeek R1 tramite più piattaforme:

• Interfaccia Web: Gli utenti possono interagire con il modello tramite il sito web ufficiale di DeepSeek.​
• Applicazioni mobili:Il chatbot DeepSeek è disponibile su app per smartphone, consentendo l'accesso in mobilità.
• Integrazione API: Gli sviluppatori possono integrare DeepSeek R1 in applicazioni personalizzate utilizzando la sua API. Inoltre, piattaforme come OpenRouter offrono accesso API gratuito a DeepSeek R1, consentendo agli utenti di utilizzare il modello senza significativi investimenti hardware.

"Posso usare DeepSeek R1 nel mio browser?"

Sì, DeepSeek gestisce un chat web gratuita Su app.deepseek.com. Dopo aver creato un account, si ricevono 100 "token di pensiero" al giorno, che vengono ripristinati a mezzanotte, ora di Pechino, e che coprono circa 75 chat di durata media. L'aggiornamento di marzo ha anche aggiunto una barra laterale "Quick-Tool" per generare codice SQL, snippet Python e lettere di presentazione con un solo clic.

Passaggi pratici

1. Registrati tramite e-mail o WeChat.
2. Scegli la lingua (Auto in inglese, cinese o multilingue).
3. Scegli un modello di sistema—“Generale”, “Sviluppatore” o “Tutor di matematica”.
4. Inserisci la tua richiesta; Maiusc-Invio per più righe.
5. Ispezionare la traccia del ragionamento attivando “Pensieri”, una funzionalità didattica unica che espone la catena intermedia del modello (visibile solo a te).

Posso usare DeepSeek R1 solo sul mio cellulare?

L'app DeepSeek ha raggiunto il primo posto nella categoria produttività di Apple a marzo 1. L'interfaccia utente mobile rispecchia quella del desktop, ma include un riepilogo "mini-LLM" offline per PDF fino a 2025 pagine, sfruttando la quantizzazione sul dispositivo di un modello di pari livello a 20 B parametri.

Efficienza hardware

Sorprendentemente, DeepSeek R1 può essere eseguito interamente in memoria su Mac Studio di Apple con chip M3 Ultra, consumando meno di 200 W. Questa configurazione sfida le tradizionali configurazioni multi-GPU, offrendo un'alternativa più efficiente dal punto di vista energetico per la gestione di modelli linguistici di grandi dimensioni.

Come posso richiamare DeepSeek R1 dal codice?

"L'API DeepSeek R1 è compatibile con quella di OpenAI?"

Per lo più sì. DeepSeek rispecchia intenzionalmente il Schema di completamento delle chat di OpenAI, quindi gli SDK esistenti (Python, Node, Curl) funzionano dopo la modifica base_url e fornire una chiave DeepSeek.

pythonimport openai
openai.api_base = "https://api.deepseek.com/v1"
openai.api_key  = "YOUR_DSK_KEY"
resp = openai.ChatCompletion.create(
  model="deepseek-r1",
  messages=[
      {"role":"system","content":"You are a data scientist."},
      {"role":"user","content":"Explain gradient boosting in 1 paragraph."}
  ]
)
print(resp.choices.message.content)

I delta principali:

CometaAPI

CometAPI offre accesso a oltre 500 modelli di intelligenza artificiale, inclusi modelli multimodali open source e specializzati per chat, immagini, codice e altro ancora. Il suo punto di forza principale risiede nella semplificazione del processo di integrazione dell'intelligenza artificiale, tradizionalmente complesso. Grazie a CometAPI, l'accesso ai principali strumenti di intelligenza artificiale come Claude, OpenAI, Deepseek e Gemini è disponibile tramite un unico abbonamento unificato. È possibile utilizzare l'API di CometAPI per creare musica e grafica, generare video e creare flussi di lavoro personalizzati.

CometaAPI offrire un prezzo molto più basso del prezzo ufficiale per aiutarti a integrare API di DeepSeek R1, e riceverai $ 1 sul tuo account dopo esserti registrato e aver effettuato l'accesso! Benvenuto per registrarti e provare CometAPI. CometAPI paga a consumo,API di DeepSeek R1 (nome modello: deepseek-ai/deepseek-r1; deepseek-reasoner;deepseek-r1) in CometAPI i prezzi sono strutturati come segue:

• Input token: $0.184/M token
• Token di output: $ 1.936/M di token

Per informazioni sul modello in Comet API, vedere Documento API.

Come posso ottimizzare o estendere DeepSeek R1?

"Di quali dati e hardware ho bisogno?"

Poiché R1 viene rilasciato come Punti di controllo quantizzati a 8 e 4 bit, è possibile effettuare la messa a punto su una singola RTX 4090 (24 GB) con adattatori LoRA e quantizzazione QLoRA. Un tutorial di DataCamp illustra la messa a punto di una catena di pensiero medica in 42 minuti.

Conduttura consigliata:

1. Converti in QLoRA via bitsandbytes 4 bit.
2. Unisci GPTQ‑LoRA dopo l'addestramento per l'inferenza.
3. Valutare sul tuo compito a valle (ad esempio, PubMedQA).

"Come posso preservare la qualità del ragionamento durante la messa a punto fine?"

Usa il distillazione della catena di pensiero: includere un " nascosto " durante l'addestramento supervisionato, ma lo eliminano in fase di esecuzione. La ricerca di DeepSeek riporta solo l'1% di degradazione con questa tecnica.

Quali trucchi di Prompt-Engineering funzionano meglio con R1?

Prompt strutturati

Sì. I test nella guida Vercel AI SDK mostrano che i prompt di sistema strutturati a punti più espliciti ruolo-compito-formato-stile le direttive riducono le allucinazioni del 17%.

Esempio di modello

vbnetYou are . TASK: . 
FORMAT: return Markdown with sections: Overview, Evidence, Conclusion. 
STYLE: Formal, cite sources.

"Come posso forzare il ragionamento in più fasi?"

Attivare il built-in riflessione modalità anteponendo:

arduino<internal_tool="reflection" temperature=0.0 />

R1 quindi scrive un blocco note interno, lo valuta e restituisce solo la risposta finale, ottenendo prestazioni superiori nei compiti di ragionamento senza rivelare il ragionamento esternamente.

Considerazioni etiche e di sicurezza

Considerazioni sulla sicurezza?

DeepSeek spedisce un livello di moderazione open source (deepseek-moderation-v1) che copre violazioni di odio, sessualità e copyright del codice. È possibile eseguirlo localmente o chiamare l'endpoint ospitato.

Conformità della licenza

Oltre alle attribuzioni standard open source, la licenza di R1 richiede la pubblicazione di un audit di accuratezza e di parzialità per distribuzioni che superano 1 milione di utenti mensili.

Conclusione:

Miscele DeepSeek R1 licenze aperte, ragionamento competitivo e interoperabilità favorevole agli sviluppatori Questo riduce la barriera all'adozione avanzata di LLM. Che abbiate bisogno semplicemente di un assistente di chat gratuito, di un'API drop-in per GPT-4 o di una base ottimizzata per applicazioni verticali, R1 offre un'opzione interessante, soprattutto al di fuori degli Stati Uniti, dove la latenza verso i server cinesi è minima.

Seguendo le procedure pratiche descritte sopra – creazione di un account, scambio degli URL di base, perfezionamento con QLoRA e applicazione della moderazione – puoi integrare oggi stesso un ragionamento all'avanguardia nei tuoi progetti, mantenendo al contempo i costi prevedibili. La rapida cadenza degli aggiornamenti di DeepSeek suggerisce che ulteriori miglioramenti sono imminenti, quindi aggiungi le risorse citate ai preferiti e continua a sperimentare.