Hướng dẫn toàn diện về cách sử dụng DeepSeek R1

Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo đang phát triển nhanh chóng, DeepSeek R1 đã nổi lên như một đối thủ đáng gờm, thách thức những đối thủ đã thành danh với khả năng truy cập mã nguồn mở và khả năng lập luận tiên tiến. Được phát triển bởi công ty AI Trung Quốc DeepSeek, R1 đã thu hút sự chú ý vì hiệu suất, hiệu quả về chi phí và khả năng thích ứng trên nhiều nền tảng khác nhau. Bài viết này đi sâu vào sự phức tạp của DeepSeek R1, cung cấp thông tin chi tiết về các tính năng, ứng dụng và các biện pháp thực hành tốt nhất để sử dụng hiệu quả.

DeepSeek R1 là gì?

DeepSeek R1 là mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được DeepSeek giới thiệu vào tháng 2025 năm 671. Mô hình này tự hào có 1 tỷ tham số và được thiết kế để vượt trội trong các tác vụ đòi hỏi lý luận phức tạp, chẳng hạn như toán học, mã hóa và hiểu biết đa ngôn ngữ. Đáng chú ý, DeepSeek R2,000 được phát triển chỉ sử dụng 800 chip Nvidia HXNUMX, làm nổi bật phương pháp tiếp cận kỹ thuật tiết kiệm chi phí của mô hình này.

Các tính năng chính

• Khả năng truy cập nguồn mở:DeepSeek R1 được cung cấp miễn phí cho công chúng, cho phép các nhà phát triển và nhà nghiên cứu khám phá và tùy chỉnh các khả năng của nó.​
• Lý luận chuỗi suy nghĩ:Mô hình sử dụng phương pháp “chuỗi suy nghĩ”, mô phỏng quá trình suy luận giúp tăng cường độ chính xác trong các nhiệm vụ phức tạp.​
• Khả năng đa chức năng:DeepSeek R1 vượt trội trong nhiều nhiệm vụ, bao gồm giải quyết các bài toán, viết và gỡ lỗi mã, tạo văn bản giống con người và phân tích các truy vấn phức tạp.​
• Tính khả dụng của nền tảng:Người dùng có thể truy cập DeepSeek R1 thông qua giao diện web, ứng dụng di động hoặc API, giúp tích hợp vào nhiều ứng dụng khác nhau.

Phiên bản “R2025‑Refresh” tháng 1 năm XNUMX đã cải thiện mô hình như thế nào?

Bản làm mới đầu tháng 200 đã tăng độ dài ngữ cảnh lên 9 k mã thông báo và thêm lời nhắc hệ thống "Reflexion" mới hướng dẫn mô hình chạy một lượt đánh giá nội bộ trước khi phản hồi. Các bài kiểm tra cộng đồng sơ bộ được đăng trên hướng dẫn YouTube cho thấy bộ lý luận AGIEval tăng 12 điểm trong khi độ trễ suy luận giảm XNUMX%.

Cách bắt đầu với DeepSeek R1

Có thể truy cập DeepSeek R1 thông qua nhiều nền tảng:​

• Giao diện web: Người dùng có thể tương tác với mô hình thông qua trang web chính thức của DeepSeek.​
• Ứng dụng di động:Chatbot DeepSeek có sẵn trên ứng dụng điện thoại thông minh, cung cấp khả năng truy cập khi đang di chuyển.
• Tích hợp API: Các nhà phát triển có thể tích hợp DeepSeek R1 vào các ứng dụng tùy chỉnh bằng API của nó. Ngoài ra, các nền tảng như OpenRouter cung cấp quyền truy cập API miễn phí vào DeepSeek R1, cho phép người dùng sử dụng mô hình mà không cần đầu tư phần cứng đáng kể.

“Tôi có thể sử dụng DeepSeek R1 trong trình duyệt của mình không?”

Có—DeepSeek vận hành một trò chuyện trên web miễn phí tại app.deepseek.com. Sau khi tạo tài khoản, bạn sẽ nhận được 100 nghìn “mã thông báo suy nghĩ” mỗi ngày, được bổ sung vào lúc nửa đêm theo giờ Bắc Kinh, bao gồm khoảng 75 cuộc trò chuyện có độ dài trung bình. Bản cập nhật tháng XNUMX cũng đã thêm thanh bên “Công cụ nhanh” để tạo SQL, đoạn mã Python và thư xin việc chỉ bằng một cú nhấp chuột.

Các bước thực hành

1. Đăng ký sử dụng email hoặc WeChat.
2. Chọn ngôn ngữ (Tiếng Anh, tiếng Trung hoặc tự động đa ngôn ngữ).
3. Chọn một mẫu hệ thống—“Mục đích chung”, “Nhà phát triển” hoặc “Gia sư toán”.
4. Nhập lời nhắc của bạn; shift-enter để nhập nhiều dòng.
5. Kiểm tra dấu vết lý luận bằng cách bật/tắt “Suy nghĩ”—một tính năng hướng dẫn độc đáo giúp hiển thị chuỗi trung gian của mô hình (chỉ bạn mới thấy).

Tôi có thể sử dụng DeepSeek R1 trên điện thoại di động của mình không?

Ứng dụng DeepSeek đã vươn lên vị trí số 1 trong danh mục năng suất của Apple vào tháng 2025 năm 20. Giao diện người dùng trên thiết bị di động phản ánh giao diện máy tính để bàn nhưng bao gồm tính năng tóm tắt “mini‑LLM” ngoại tuyến cho các tệp PDF có kích thước lên đến 1.1 trang, tận dụng lượng tử hóa trên thiết bị của mô hình anh chị em tham số XNUMX‑B.

Hiệu quả phần cứng

Đáng chú ý là DeepSeek R1 có thể chạy hoàn toàn trong bộ nhớ trên Mac Studio của Apple với chip M3 Ultra, sử dụng ít hơn 200W điện năng. Thiết lập này thách thức các cấu hình đa GPU truyền thống, cung cấp giải pháp thay thế tiết kiệm năng lượng hơn để xử lý các mô hình ngôn ngữ lớn.

Làm thế nào để gọi DeepSeek R1 từ Code?

“API DeepSeek R1 có tương thích với OpenAI không?”

Hầu hết là có. DeepSeek cố tình phản ánh Sơ đồ hoàn thành trò chuyện OpenAI, do đó các SDK hiện có (Python, Node, Curl) vẫn hoạt động sau khi bạn thay đổi base_url và cung cấp khóa 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)

Các đồng bằng chính:

Sao chổiAPI

CometAPI cung cấp quyền truy cập vào hơn 500 mô hình AI, bao gồm các mô hình đa phương thức chuyên biệt và mã nguồn mở cho trò chuyện, hình ảnh, mã, v.v. Điểm mạnh chính của nó nằm ở việc đơn giản hóa quy trình tích hợp AI phức tạp theo truyền thống. Với nó, quyền truy cập vào các công cụ AI hàng đầu như Claude, OpenAI, Deepseek và Gemini có sẵn thông qua một đăng ký thống nhất duy nhất. Bạn có thể sử dụng API trong CometAPI để tạo nhạc và tác phẩm nghệ thuật, tạo video và xây dựng quy trình làm việc của riêng bạn

Sao chổiAPI cung cấp mức giá thấp hơn nhiều so với giá chính thức để giúp bạn tích hợp API DeepSeek R1và bạn sẽ nhận được 1 đô la trong tài khoản của mình sau khi đăng ký và đăng nhập! Chào mừng bạn đến đăng ký và trải nghiệm CometAPI.CometAPI trả tiền khi bạn sử dụng,API DeepSeek R1 (tên mô hình: deepseek-ai/deepseek-r1; deepseek-reasoner;deepseek-r1) trong CometAPI Giá được cấu trúc như sau:

• Mã thông báo đầu vào: $0.184/M mã thông báo
• Mã thông báo đầu ra: $1.936/M mã thông báo

Thông tin mô hình trong Comet API vui lòng xem Tài liệu API.

Làm thế nào để tinh chỉnh hoặc mở rộng DeepSeek R1?

“Tôi cần dữ liệu và phần cứng nào?”

Bởi vì R1 được phát hành dưới dạng Điểm kiểm tra lượng tử 8 bit và 4 bit, bạn có thể tinh chỉnh trên một RTX 4090 (24 GB) duy nhất với bộ điều hợp LoRA và lượng tử hóa QLoRA. Hướng dẫn của DataCamp trình bày một chuỗi suy nghĩ y tế tinh chỉnh trong 42 phút.

Đường ống được đề xuất:

1. Chuyển đổi sang QLoRA thông qua bitsandbytes 4 bit.
2. Hợp nhất GPTQ‑LoRA sau khi đào tạo để suy luận.
3. Đánh giá về nhiệm vụ tiếp theo của bạn (ví dụ: PubMedQA).

“Làm thế nào để tôi duy trì chất lượng lý luận trong quá trình tinh chỉnh?”

Sử dụng chưng cất chuỗi suy nghĩ: bao gồm một ẩn “ ” trường trong quá trình đào tạo có giám sát nhưng loại bỏ nó khi chạy. Bài báo nghiên cứu của riêng DeepSeek chỉ báo cáo sự suy giảm 1% khi sử dụng kỹ thuật này.

Những thủ thuật Prompt-Engineering nào hiệu quả nhất với R1?

Lời nhắc có cấu trúc

Có. Các thử nghiệm trong hướng dẫn Vercel AI SDK cho thấy hệ thống có cấu trúc dấu đầu dòng nhắc nhở cộng với vai trò-nhiệm vụ-định dạng-phong cách chỉ thị làm giảm ảo giác tới 17%.

Mẫu ví dụ

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

“Làm thế nào tôi có thể áp dụng lý luận nhiều bước?”

Kích hoạt tích hợp sẵn Phản xạ chế độ bằng cách thêm vào trước:

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

Sau đó, R1 sẽ viết một bảng ghi nhớ nội bộ, đánh giá bảng ghi nhớ đó và chỉ đưa ra câu trả lời cuối cùng—mang lại hiệu suất vượt trội cho các tác vụ chuỗi suy nghĩ mà không tiết lộ lý luận ra bên ngoài.

Cân nhắc về an toàn và đạo đức

Cân nhắc về an toàn?

DeepSeek vận chuyển một lớp kiểm duyệt nguồn mở (deepseek-moderation-v1) bao gồm các hành vi vi phạm bản quyền, tình dục và thù hận. Bạn có thể chạy cục bộ hoặc gọi điểm cuối được lưu trữ.

Tuân thủ giấy phép

Ngoài các thuộc tính nguồn mở tiêu chuẩn, giấy phép của R1 yêu cầu công bố một cuộc kiểm toán về độ chính xác và thiên vị đối với các đợt triển khai có hơn 1 triệu người dùng hàng tháng.

Kết luận:

Hỗn hợp DeepSeek R1 cấp phép mở, lý luận cạnh tranh và khả năng tương tác thân thiện với nhà phát triển điều đó làm giảm rào cản đối với việc áp dụng LLM nâng cao. Cho dù bạn chỉ cần một trợ lý trò chuyện miễn phí, một API-drop-in hoán đổi cho GPT-4 hoặc một cơ sở có thể tinh chỉnh cho các ứng dụng dọc, R1 cung cấp một tùy chọn hấp dẫn—đặc biệt là bên ngoài Hoa Kỳ, nơi độ trễ đến máy chủ Trung Quốc là tối thiểu.

Bằng cách làm theo các hướng dẫn thực tế ở trên—tạo tài khoản, hoán đổi URL cơ sở, tinh chỉnh bằng QLoRA và thực thi kiểm duyệt—bạn có thể đưa lý luận tiên tiến nhất vào các dự án của mình ngay hôm nay trong khi vẫn giữ được chi phí có thể dự đoán được. Nhịp độ nhanh chóng của các bản cập nhật DeepSeek cho thấy những lợi ích tiếp theo sắp xảy ra, vì vậy hãy đánh dấu các tài nguyên được trích dẫn và tiếp tục thử nghiệm.