Omfattende veiledning for bruk av DeepSeek R1

I det raskt utviklende landskapet innen kunstig intelligens har DeepSeek R1 dukket opp som en formidabel konkurrent, og utfordrer etablerte aktører med sin tilgjengelighet i åpen kildekode og avanserte resonneringsevner. R1, som er utviklet av det kinesiske AI-selskapet DeepSeek, har fått oppmerksomhet for sin ytelse, kostnadseffektivitet og tilpasningsevne på tvers av ulike plattformer. Denne artikkelen dykker ned i detaljene ved DeepSeek R1, og gir innsikt i funksjoner, applikasjoner og beste praksis for effektiv bruk.

Hva er DeepSeek R1?

DeepSeek R1 er en stor språkmodell (LLM) introdusert av DeepSeek i januar 2025. Den kan skryte av 671 milliarder parametere og er designet for å utmerke seg i oppgaver som krever kompleks resonnering, som matematikk, koding og flerspråklig forståelse. Det er verdt å merke seg at DeepSeek R1 ble utviklet med bare 2,000 Nvidia H800-brikker, noe som fremhever dens kostnadseffektive ingeniørtilnærming.

Viktige funksjoner

• Tilgjengelighet med åpen kildekodeDeepSeek R1 er fritt tilgjengelig for publikum, slik at utviklere og forskere kan utforske og tilpasse funksjonene.
• Tankekjede resonnementModellen benytter en «tankekjede»-metodikk som simulerer en resonneringsprosess som forbedrer nøyaktigheten i komplekse oppgaver.
• Multifunksjonelle evnerDeepSeek R1 utmerker seg i en rekke oppgaver, inkludert å løse matematiske problemer, skrive og feilsøke kode, generere menneskelignende tekst og analysere komplekse spørringer.
• PlattformtilgjengelighetBrukere kan få tilgang til DeepSeek R1 via webgrensesnittet, mobilappen eller API-et, noe som forenkler integrering i ulike applikasjoner.

Hvordan har «R2025-oppdateringen» fra april 1 forbedret modellen ytterligere?

En oppdatering tidlig i april økte kontekstlengden til 200 9 tokens og la til en ny «Refleksjon»-systemledetekst som instruerer modellen til å kjøre en intern evaluering før den svarer. Foreløpige fellesskapstester lagt ut på YouTube-veiledninger viser et hopp på 12 poeng i AGIEval-resonnementspakken, mens inferensforsinkelsen falt med XNUMX %.

Slik kommer du i gang med DeepSeek R1

DeepSeek R1 kan nås via flere plattformer:

• WebgrensesnittBrukere kan samhandle med modellen via DeepSeeks offisielle nettsted.
• MobilapplikasjonerDeepSeek-chatboten er tilgjengelig på smarttelefonapper, og gir tilgang på farten.
• API integrasjonUtviklere kan integrere DeepSeek R1 i tilpassede applikasjoner ved hjelp av API-et. I tillegg tilbyr plattformer som OpenRouter gratis API-tilgang til DeepSeek R1, slik at brukere kan bruke modellen uten betydelige maskinvareinvesteringer.

«Kan jeg bare bruke DeepSeek R1 i nettleseren min?»

Ja – DeepSeek driver en gratis nettchat på app.deepseek.com. Etter at du har opprettet en konto, mottar du 100 75 «tenketokens» daglig, som fylles på ved midnatt Beijing-tid, og som dekker omtrent XNUMX samtaler med gjennomsnittlig lengde. Mars-oppdateringen la også til en «Quick-Tool»-sidefelt for å generere SQL, Python-snupper og følgebrev med ett klikk.

Praktiske trinn

1. Meld deg på ved hjelp av e-post eller WeChat.
2. Velg språk (Engelsk, kinesisk eller flerspråklig automatisk).
3. Velg en systemmal– «Generelt formål», «Utvikler» eller «Mattelærer».
4. Skriv inn spørsmålet ditt; shift-enter for flere linjer.
5. Inspiser resonnementsporet ved å slå av og på «Tanker» – en unik didaktisk funksjon som eksponerer modellens mellomliggende kjede (bare synlig for deg).

Kan jeg bare bruke DeepSeek R1 på mobilen min?

DeepSeek-appen klatret til førsteplass i Apples produktivitetskategori i mars 1. Mobilgrensesnittet speiler skrivebordsmiljøet, men inkluderer frakoblet «mini-LLM»-oppsummering for PDF-er på opptil 2025 sider, som utnytter kvantisering på enheten av en 20-B-parameter-søskenmodell.

Maskinvareeffektivitet

Bemerkelsesverdig nok kan DeepSeek R1 kjøres utelukkende i minnet på Apples Mac Studio med M3 Ultra-brikken, og bruker mindre enn 200 W strøm. Dette oppsettet utfordrer tradisjonelle konfigurasjoner med flere GPU-er, og tilbyr et mer energieffektivt alternativ for håndtering av store språkmodeller.

Hvordan kaller jeg DeepSeek R1 fra kode?

«Er DeepSeek R1 API kompatibelt med OpenAI?»

Stort sett ja. DeepSeek speiler bevisst OpenAI-chatfullføringsskjema, slik at eksisterende SDK-er (Python, Node, Curl) fungerer etter at du har endret base_url og oppgi en DeepSeek-nøkkel.

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)

De viktigste deltaene:

CometAPI

CometAPI gir tilgang til over 500 AI-modeller, inkludert åpen kildekode og spesialiserte multimodale modeller for chat, bilder, kode og mer. Dens primære styrke ligger i å forenkle den tradisjonelt komplekse prosessen med AI-integrasjon. Med den er tilgang til ledende AI-verktøy som Claude, OpenAI, Deepseek og Gemini tilgjengelig gjennom ett enkelt, enhetlig abonnement. Du kan bruke API i CometAPI til å lage musikk og kunstverk, generere videoer og bygge dine egne arbeidsflyter

CometAPI tilby en pris som er langt lavere enn den offisielle prisen for å hjelpe deg med å integrere DeepSeek R1 API, og du vil få $1 på kontoen din etter registrering og innlogging! Velkommen til å registrere deg og oppleve CometAPI.CometAPI betaler mens du går,DeepSeek R1 API (modellnavn: deepseek-ai/deepseek-r1; deepseek-reasoner;deepseek-r1) i CometAPI Prisene er strukturert som følger:

• Input tokens: $0.184 / M tokens
• Output tokens: $1.936/M tokens

Modellinformasjon i Comet API, se API-dok.

Hvordan finjusterer eller utvider jeg DeepSeek R1?

«Hvilken data og maskinvare trenger jeg?»

Fordi R1 slippes ut som 8-bit og 4-bit kvantiserte kontrollpunkter, kan du finjustere på en enkelt RTX 4090 (24 GB) med LoRA-adaptere og QLoRA-kvantisering. En DataCamp-veiledning demonstrerer en medisinsk tankekjedefinjustering på 42 minutter.

Anbefalt rørledning:

1. Konverter til QLoRA av bitsandbytes 4-bit.
2. Slå sammen GPTQ-LoRA etter trening for slutning.
3. Evaluere på din nedstrømsoppgave (f.eks. PubMedQA).

«Hvordan bevarer jeg resonnementskvaliteten under finjustering?»

Bruk destillasjon av tankekjeden: inkluder en skjult « ”-feltet under veiledet trening, men fjern det under kjøring. DeepSeeks egen forskningsartikkel rapporterer bare 1 % degradering ved bruk av denne teknikken.

Hvilke Prompt-Engineering-triks fungerer best med R1?

Strukturerte spørsmål

Ja. Tester i Vercel AI SDK-veiledningen viser at punktstrukturerte systemforespørsler pluss eksplisitte rolle-oppgave-format-stil Direktiver reduserer hallusinasjoner med 17 %.

Eksempel på mal

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

«Hvordan kan jeg tvinge frem flertrinnsresonnement?»

Aktiver den innebygde Reflexion modus ved å legge til foran:

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

R1 skriver deretter en intern kladdeblokk, evaluerer den og sender bare ut det endelige svaret – noe som gir overlegen ytelse på tankekjedeoppgaver uten å avsløre resonnementet eksternt.

Sikkerhet og etiske hensyn

Sikkerhetshensyn?

DeepSeek sender en modereringslag med åpen kildekode (deepseek-moderation-v1) som dekker hat, seksualitet og brudd på opphavsrett. Du kan kjøre den lokalt eller kalle det hostede endepunktet.

Lisensoverholdelse

Utover standard åpen kildekode-attribusjoner, R1s lisens krever publisering av en nøyaktighets- og skjevhetsrevisjon for utrullinger som overstiger 1 million månedlige brukere.

Konklusjon:

DeepSeek R1-blandinger åpen lisensiering, konkurransedyktig resonnement og utviklervennlig interoperabilitet som senker barrieren for avansert LLM-adopsjon. Enten du bare trenger en gratis chatassistent, en API-drop-in-bytteløsning for GPT-4 eller en finjusterbar base for vertikale applikasjoner, tilbyr R1 et overbevisende alternativ – spesielt utenfor USA hvor latensen til kinesiske servere er minimal.

Ved å følge de praktiske gjennomgangene ovenfor – opprette en konto, bytte basis-URL-er, finjustere med QLoRA og håndheve moderering – kan du bruke toppmoderne resonnement til prosjektene dine i dag, samtidig som du holder kostnadene forutsigbare. Den raske tempoet i DeepSeek-oppdateringer antyder at ytterligere gevinster er nært forestående, så bokmerk de siterte ressursene og fortsett å eksperimentere.