deepseek r1正式版

deepseekr1正式版正式发布，其性能与OpenAIo1正式版相媲美。DeepSeek-R1遵循MITLicense，允许用户通过蒸馏技术借助R1训练其他模型。DeepSeek-R1上线API，对用户开放思维链输出，通过设置model='deepseek-reasoner'即可调用。DeepSeek官网与App即日起同步更新上线。DeepSeek-R1在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩OpenAIo1正式版。

deepseekr1和v3的区别

DeepSeek-V3和DeepSeek-R1是深度求索（DeepSeek）公司开发的两款人工智能模型，尽管它们基于相似的技术框架（如混合专家架构MoE），但在设计目标、训练方法、性能表现和应用场景上存在显著差异。以下是两者的主要区别：

1.模型定位与核心能力

●DeepSeek-V3

●定位为通用型大语言模型，专注于自然语言处理（NLP）、知识问答和内容生成等任务。

●采用混合专家架构（MoE），每次推理仅激活370亿参数（总参数为6710亿），显著降低计算成本。

●优势在于高效的多模态处理能力（文本、图像、音频、视频）和较低的训练成本（557.6万美元，仅需2000块H800GPU）。

●在基准测试中表现接近GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet，但更注重综合场景的适用性。

●DeepSeek-R1

●专为复杂推理任务设计，强化在数学、代码生成和逻辑推理领域的性能。

●基于DeepSeek-V3架构，通过大规模强化学习（RL）和冷启动技术优化推理能力，无需大量监督微调（SFT）。

●在数学竞赛（如AIME2024）和编码任务（如Codeforces）中表现优异，超越OpenAI的o1系列模型。

2.训练方法与技术创新

●DeepSeek-V3

●采用传统的预训练-监督微调范式，结合混合专家架构（MoE）和负载均衡技术，优化计算效率。

●引入多令牌预测（MTP）技术，加快推理速度并提高任务表现。

●DeepSeek-R1

●完全摒弃监督微调（SFT），直接通过强化学习（RL）从基础模型中激发推理能力。

●核心技术包括GRPO算法（群组相对策略优化）和两阶段RL，结合冷启动数据优化初始模型。

●通过自我进化能力，模型在训练中自然涌现反思、长链推理等高级行为。

3.性能与基准测试对比

●DeepSeek-R1在数学、编码和逻辑推理任务中表现更优，尤其在需要复杂推理的场景中。

●DeepSeek-V3在多语言任务和通用NLP任务中表现更均衡。

4.应用场景与部署成本

●DeepSeek-V3

●适合需要高性价比通用AI能力的场景，如智能客服、内容创作（文案、）、知识问答等。

●API成本较低（输入$0.14/百万tokens，输出$0.28/百万tokens），适合中小规模部署。

●DeepSeek-R1

●针对科研、算法交易、代码生成等复杂任务设计。

●API成本较高（输入$0.55/百万tokens，输出$2.19/百万tokens），但支持模型蒸馏，可将推理能力迁移至更小的模型（如14B参数），适合本地化部署。

5.开源生态与商业化

●DeepSeek-V3

●作为开源模型，允许开发者自由定制和优化，已集成至多个框架（如vLLM、LMDeploy）。

●DeepSeek-R1

●不仅开源模型权重（MIT协议），还提供了基于Qwen和Llama的蒸馏版本（1.5B至70B），显著提升小模型性能。

总结

●DeepSeek-V3以低成本和高通用性见长，适合广泛的应用场景。

●DeepSeek-R1通过强化学习实现了专业领域的推理突破，并在开源生态中提供了灵活的蒸馏方案。

两者的互补性体现了DeepSeek在技术路径上的多样性，既满足通用需求，又推动前沿推理能力的发展。

deepseekapi错误码一览

您在调用DeepSeekAPI时，可能会遇到以下错误。这里列出了相关错误的原因及其解决方法。

常见错误码包括：

● 400：请求参数错误，请检查请求参数是否符合API文档要求。

● 401：认证失败，请检查API密钥是否正确。

● 403：权限不足，请确认您的账户是否有权限调用该API。

● 500：服务器内部错误，请联系技术支持。

● 503：服务不可用，请稍后再试。

更新日志

v1.2.3版本

-优化了登录注册相关体验

-修复了部分用户无法正常登录的问题

-提升了系统的稳定性和响应速度

-新增了用户反馈功能，方便用户报告问题