คู่มือครอบคลุมการใช้งาน DeepSeek R1

ในภูมิทัศน์ของปัญญาประดิษฐ์ที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว DeepSeek R1 ได้กลายมาเป็นคู่แข่งที่น่าเกรงขาม โดยท้าทายผู้เล่นที่ได้รับการยอมรับด้วยความสามารถในการเข้าถึงแบบโอเพนซอร์สและความสามารถในการใช้เหตุผลขั้นสูง R1 ได้รับการพัฒนาโดยบริษัท AI ของจีน DeepSeek และได้รับความสนใจในด้านประสิทธิภาพ ความคุ้มทุน และความสามารถในการปรับใช้บนแพลตฟอร์มต่างๆ บทความนี้จะเจาะลึกถึงความซับซ้อนของ DeepSeek R1 พร้อมทั้งให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับคุณสมบัติ แอปพลิเคชัน และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการใช้งานอย่างมีประสิทธิผล

DeepSeek R1 คืออะไร?

DeepSeek R1 เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ที่เปิดตัวโดย DeepSeek ในเดือนมกราคม 2025 โดยมีพารามิเตอร์ 671 พันล้านตัว และได้รับการออกแบบมาให้ทำงานที่ต้องใช้การใช้เหตุผลที่ซับซ้อน เช่น คณิตศาสตร์ การเขียนโค้ด และความเข้าใจหลายภาษาได้อย่างดีเยี่ยม โดยเฉพาะอย่างยิ่ง DeepSeek R1 ได้รับการพัฒนาโดยใช้ชิป Nvidia H2,000 เพียง 800 ตัว ซึ่งเน้นย้ำถึงแนวทางวิศวกรรมที่คุ้มต้นทุน

Key Features

• การเข้าถึงแบบโอเพ่นซอร์ส:DeepSeek R1 เปิดให้สาธารณชนใช้งานฟรี ช่วยให้นักพัฒนาและนักวิจัยสามารถสำรวจและปรับแต่งความสามารถของมันได้
• การใช้เหตุผลแบบห่วงโซ่แห่งความคิด:แบบจำลองนี้ใช้ระเบียบวิธี "ห่วงโซ่แห่งความคิด" เพื่อจำลองกระบวนการใช้เหตุผลที่ช่วยเพิ่มความแม่นยำในงานที่ซับซ้อน
• ความสามารถแบบอเนกประสงค์:DeepSeek R1 โดดเด่นในงานต่างๆ รวมถึงการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ การเขียนและดีบักโค้ด การสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ และการวิเคราะห์แบบสอบถามที่ซับซ้อน
• ความพร้อมใช้งานของแพลตฟอร์มผู้ใช้สามารถเข้าถึง DeepSeek R1 ผ่านทางอินเทอร์เฟซเว็บ แอปมือถือ หรือ API ซึ่งช่วยให้บูรณาการเข้ากับแอปพลิเคชันต่างๆ ได้ง่ายขึ้น

“R2025‑Refresh” ในเดือนเมษายน 1 ช่วยปรับปรุงโมเดลเพิ่มเติมอย่างไร

การรีเฟรชในช่วงต้นเดือนเมษายนทำให้ความยาวของบริบทเพิ่มขึ้นเป็น 200 โทเค็น และเพิ่มคำสั่งระบบ “Reflexion” ใหม่ที่จะสั่งให้โมเดลดำเนินการประเมินภายในก่อนตอบสนอง การทดสอบชุมชนเบื้องต้นที่โพสต์ลงในบทช่วยสอนบน YouTube แสดงให้เห็นการเพิ่มขึ้น 9 จุดในชุดการใช้เหตุผล AGIEval ในขณะที่เวลาแฝงในการอนุมานลดลง 12%

วิธีเริ่มต้นใช้งาน DeepSeek R1

สามารถเข้าถึง DeepSeek R1 ได้ผ่านหลายแพลตฟอร์ม:​

• เว็บอินเตอร์เฟส:ผู้ใช้สามารถโต้ตอบกับโมเดลได้ผ่านทางเว็บไซต์อย่างเป็นทางการของ DeepSeek​
• แอปพลิเคชันบนมือถือ:สามารถใช้ Chatbot DeepSeek ได้บนแอปสมาร์ทโฟน ช่วยให้เข้าถึงได้ทุกที่
• การรวม API:นักพัฒนาสามารถรวม DeepSeek R1 เข้ากับแอปพลิเคชันที่กำหนดเองได้โดยใช้ API นอกจากนี้ แพลตฟอร์มเช่น OpenRouter ยังเสนอการเข้าถึง API ฟรีสำหรับ DeepSeek R1 ช่วยให้ผู้ใช้สามารถใช้โมเดลนี้ได้โดยไม่ต้องลงทุนด้านฮาร์ดแวร์มากนัก

ฉันสามารถใช้ DeepSeek R1 ในเบราว์เซอร์ของฉันได้ไหม

ใช่—DeepSeek ดำเนินการ แชทเว็บฟรี ที่ app.deepseek.com หลังจากสร้างบัญชีแล้ว คุณจะได้รับ "thinking token" 100 ชิ้นต่อวัน โดยจะเติมให้ใหม่ตอนเที่ยงคืนตามเวลาปักกิ่ง ซึ่งครอบคลุมการแชทเฉลี่ยประมาณ 75 แชท การอัปเดตเดือนมีนาคมยังเพิ่มแถบด้านข้าง "Quick‑Tool" สำหรับสร้าง SQL, สไนปเป็ต Python และจดหมายสมัครงานด้วยการคลิกเพียงครั้งเดียว

ขั้นตอนปฏิบัติจริง

1. สมัครบัญชี โดยใช้อีเมล์หรือ WeChat
2. เลือกภาษา (ภาษาอังกฤษ, จีน, หรืออัตโนมัติหลายภาษา)
3. เลือกเทมเพลตระบบ—“วัตถุประสงค์ทั่วไป” “นักพัฒนา” หรือ “ครูสอนพิเศษคณิตศาสตร์”
4. ป้อนพรอมต์ของคุณ; shift‑enter สำหรับหลายบรรทัด
5. ตรวจสอบร่องรอยการใช้เหตุผล โดยการสลับ “ความคิด” ซึ่งเป็นคุณลักษณะการสอนที่เป็นเอกลักษณ์ที่เปิดเผยโซ่ระดับกลางของโมเดล (มองเห็นได้เฉพาะคุณเท่านั้น)

ฉันสามารถใช้ DeepSeek R1 บนมือถือของฉันได้ไหม?

แอป DeepSeek ไต่อันดับขึ้นเป็นอันดับ 1 ในหมวดหมู่การผลิตผลของ Apple ในเดือนมีนาคม 2025 UI บนอุปกรณ์พกพาจะสะท้อนถึงเดสก์ท็อป แต่มีการสรุปแบบ "LLM ขนาดเล็ก" แบบออฟไลน์สำหรับ PDF ที่มีความยาวสูงสุด 20 หน้า โดยใช้ประโยชน์จากการวัดปริมาณบนอุปกรณ์ของโมเดลพี่น้องที่มีพารามิเตอร์ 1.1B

ประสิทธิภาพของฮาร์ดแวร์

ที่น่าทึ่งคือ DeepSeek R1 สามารถรันได้ทั้งหมดในหน่วยความจำบน Mac Studio ของ Apple ที่มีชิป M3 Ultra โดยใช้พลังงานน้อยกว่า 200W การตั้งค่านี้ท้าทายการกำหนดค่า GPU หลายตัวแบบเดิม โดยให้ทางเลือกที่ประหยัดพลังงานมากกว่าในการจัดการโมเดลภาษาขนาดใหญ่

ฉันจะเรียก DeepSeek R1 จากรหัสได้อย่างไร?

“DeepSeek R1 API เข้ากันได้กับ OpenAI ไหม”

ส่วนใหญ่ใช่ DeepSeek สะท้อนถึง โครงร่างการเสร็จสิ้นการสนทนาของ OpenAIเพื่อให้ SDK ที่มีอยู่ (Python, Node, Curl) ทำงานหลังจากที่คุณเปลี่ยนแปลง base_url และจัดหาคีย์ 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)

สามเหลี่ยมปากแม่น้ำหลัก:

โคเมทเอพีไอ

CometAPI ช่วยให้เข้าถึงโมเดล AI ได้มากกว่า 500 โมเดล รวมถึงโมเดลโอเพ่นซอร์สและโมเดลมัลติโมดัลเฉพาะทางสำหรับการแชท รูปภาพ โค้ด และอื่นๆ จุดแข็งหลักของ CometAPI อยู่ที่การทำให้กระบวนการบูรณาการ AI แบบดั้งเดิมซึ่งมีความซับซ้อนนั้นง่ายขึ้น ด้วย CometAPI การเข้าถึงเครื่องมือ AI ชั้นนำ เช่น Claude, OpenAI, Deepseek และ Gemini สามารถทำได้ผ่านการสมัครใช้งานแบบรวมศูนย์เพียงครั้งเดียว คุณสามารถใช้ API ใน CometAPI เพื่อสร้างเพลงและงานศิลปะ สร้างวิดีโอ และสร้างเวิร์กโฟลว์ของคุณเอง

โคเมทเอพีไอ เสนอราคาต่ำกว่าราคาอย่างเป็นทางการมากเพื่อช่วยคุณบูรณาการ API ของ DeepSeek R1และคุณจะได้รับ $1 ในบัญชีของคุณหลังจากลงทะเบียนและเข้าสู่ระบบ! ยินดีต้อนรับสู่การลงทะเบียนและสัมผัสกับ CometAPICometAPI จ่ายตามการใช้งานAPI ของ DeepSeek R1 (ชื่อรุ่น: deepseek-ai/deepseek-r1; deepseek-reasoner;deepseek-r1) ใน CometAPI การกำหนดราคามีโครงสร้างดังต่อไปนี้:

• อินพุตโทเค็น: $0.184 / M โทเค็น
• โทเค็นเอาต์พุต: $1.936/ M โทเค็น

โปรดดูข้อมูลโมเดลใน Comet API เอกสาร API.

ฉันจะปรับแต่งหรือขยาย DeepSeek R1 ได้อย่างไร

ฉันต้องมีข้อมูลและฮาร์ดแวร์อะไรบ้าง?

เพราะ R1 ได้ออกวางจำหน่ายแล้ว จุดตรวจสอบเชิงปริมาณ 8 บิตและ 4 บิตคุณสามารถปรับแต่งได้บน RTX 4090 ตัวเดียว (24 GB) ด้วยอะแดปเตอร์ LoRA และการวัดปริมาณ QLoRA บทช่วยสอน DataCamp สาธิตการปรับแต่งห่วงโซ่ความคิดทางการแพทย์ในเวลา 42 นาที

ท่อที่แนะนำ:

1. แปลงเป็น QLoRA ผ่านทาง bitsandbytes 4 บิต
2. รวม GPTQ‑LoRA หลังจากการฝึกอบรมเพื่อการอนุมาน
3. ประเมินค่า ในงานดาวน์สตรีมของคุณ (เช่น PubMedQA)

“ฉันจะรักษาคุณภาพการใช้เหตุผลในระหว่างการปรับแต่งอย่างละเอียดได้อย่างไร”

ใช้ การกลั่นกรองแบบห่วงโซ่แห่งความคิด: รวมถึง “ ที่ซ่อนอยู่ ” ฟิลด์ระหว่างการฝึกภายใต้การดูแลแต่จะลบออกในระหว่างการทำงาน เอกสารการวิจัยของ DeepSeek รายงานว่ามีการเสื่อมสภาพเพียง 1% เมื่อใช้เทคนิคนี้

กลเม็ดทางวิศวกรรมแบบ Prompt-Engineering แบบไหนที่ได้ผลดีที่สุดกับ R1?

คำเตือนที่มีโครงสร้าง

ใช่ การทดสอบในคู่มือ Vercel AI SDK แสดงให้เห็นว่าระบบแจ้งโครงสร้างแบบรายการพร้อมต์ที่ชัดเจน รูปแบบบทบาท-งาน-สไตล์ คำสั่งลดอาการประสาทหลอนได้ 17 %

ตัวอย่างเทมเพลต

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

“ฉันจะบังคับให้ใช้เหตุผลหลายขั้นตอนได้อย่างไร”

เปิดใช้งานฟังก์ชันในตัว การสะท้อนกลับ โหมดโดยการเติมคำนำหน้า:

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

จากนั้น R1 จะเขียนแผ่นบันทึกข้อมูลภายใน ประเมินผล และส่งออกเฉพาะคำตอบสุดท้ายเท่านั้น ทำให้มีประสิทธิภาพเหนือกว่าในงานเชิงความคิดโดยไม่เปิดเผยเหตุผลจากภายนอก

ข้อพิจารณาด้านความปลอดภัยและจริยธรรม

ต้องคำนึงถึงความปลอดภัยหรือไม่?

DeepSeek จัดส่ง ชั้นการกลั่นกรองโอเพนซอร์ส (deepseek-moderation-v1) ครอบคลุมถึงความเกลียดชัง การละเมิดทางเพศ และลิขสิทธิ์ คุณสามารถรันได้ในเครื่องหรือโทรไปยังปลายทางที่โฮสต์

การปฏิบัติตามใบอนุญาต

นอกเหนือจากการระบุแหล่งที่มาแบบโอเพนซอร์สมาตรฐานแล้ว ใบอนุญาตของ R1 ต้องมีการเผยแพร่การตรวจสอบความถูกต้องและอคติ สำหรับการใช้งานที่มีผู้ใช้งานเกิน 1 ล้านรายต่อเดือน

สรุป:

การผสมผสาน DeepSeek R1 การออกใบอนุญาตแบบเปิด การใช้เหตุผลเชิงแข่งขัน และการทำงานร่วมกันที่เป็นมิตรต่อนักพัฒนา ซึ่งช่วยลดอุปสรรคต่อการนำ LLM ขั้นสูงมาใช้ ไม่ว่าคุณจะต้องการแค่ผู้ช่วยแชทฟรี การแลกเปลี่ยน API สำหรับ GPT-4 หรือฐานที่ปรับแต่งได้สำหรับแอปพลิเคชันแนวตั้ง R1 ก็เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจ โดยเฉพาะอย่างยิ่งนอกสหรัฐอเมริกาที่ความล่าช้าในการส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์ในจีนนั้นน้อยมาก

หากปฏิบัติตามขั้นตอนปฏิบัติข้างต้น—การสร้างบัญชี การสลับ URL ฐาน การปรับแต่งด้วย QLoRA และการบังคับใช้การควบคุมดูแล—คุณจะสามารถนำการใช้เหตุผลที่ทันสมัยมาใช้กับโครงการของคุณได้ในวันนี้ในขณะที่ยังคงรักษาต้นทุนให้คาดเดาได้ จังหวะที่รวดเร็วของการอัปเดต DeepSeek แสดงให้เห็นว่าจะมีผลลัพธ์เพิ่มเติมในเร็วๆ นี้ ดังนั้นให้บุ๊กมาร์กแหล่งข้อมูลที่อ้างถึงและทำการทดลองต่อไป