DeepSeek-R1 纯强化学习突破性模型现已支持在线版网页直接体验

DeepSeek

探索未至之境 · 几何跃迁

色块无描边,以 45 度超长投影勾勒严谨工业数理力量。DeepSeek 深度求索运用几何鲸鱼抽象构形,限定钴蓝与杏橙先锋对比,主入口投下穿过整屏的厚重长影,呈现纯粹强化学习的长思维链推演与千亿 MoE 架构。

深度求索前沿研发通报:全面开源 DeepSeek-R1 完整权重及蒸馏小模型。我们在 Cobalt 钴蓝与 Apricot 杏橙几何投影中持续探索未至之境,驱动超长上下文算法迭代。
45° 扁平长阴影先锋
几何鲸鱼极简抽象
纯强化学习推演标杆
FLAT_LONG_SHADOW // V4.0
DeepSeek 扁平长阴影推演界面演示
如何用 45 度几何长投影诠释 DeepSeek-R1 纯强化学习模型的超长思维链演化?
以钴蓝为主色调块面,杏橙为逻辑转折标记点。模型不依赖人工干预,通过多层投射自纠验证,在隐空间完成状态对齐:
# 45度扁平长投影算法特征生成
def project_flat_shadow(vector, angle=45, color="#1d4ed8"):
    steps = [f"{i}px {i}px 0 {color}" for i in range(1, 24)]
    return ", ".join(steps)

硬核架构与全维智能基石

在色块无描边的几何纯粹中,构筑国际领先的通用智能基石。突破传统模型参数边界,实现极低推理成本与极致长文本推演。

纯强化学习深度推演
彻底摒弃传统监督微调的预设束缚,模型通过自博弈涌现长达数千 Token 的自主思考纠错思维链。
千亿 MoE 稀疏激活
多头潜在注意力 (MLA) 与 DeepSeekMoE 细粒度专家动态路由,以 37B 极低激活量释放媲美超大稠密模型算力。
全栈工业级代码重构
深度解析百余种编程语言语法树与底层调用约定,快速完成跨模块单元测试、自动化排障与分布式系统设计。
128K 超长上下文审计
在近百万字超长工程源码、金融分析报告和学术著作全域视野中,保持高精度的精准事实检索与跨篇章因果归纳。
轻量蒸馏开源权重
将 R1 核心思维链能力无损蒸馏至 1.5B ~ 70B 等级模型,配合 Ollama 工具链支持在普通电脑端侧离线运行。
高吞吐毫秒级流式响应
针对底层通信算子与 FP8 混合精度推理深度调优,毫秒级首包瞬达,为高交互在线对话系统提供可靠保障。

产品矩阵与型号体系

从高难数理算法竞赛到轻量端侧私有部署,全矩阵提供钴蓝与杏橙几何视觉的极致算力。

DeepSeek-R1 纯强化学习推理模型
推理旗舰
DeepSeek-R1
纯强化学习突破性模型
自主推演展开超长思考过程,数学奥赛、高难算法解题与长程规划达到国际顶尖水准。
思维链透明 完全开源
DeepSeek-V3 千亿 MoE 通用基座
通用基座
DeepSeek-V3
千亿 MoE 架构通用旗舰
671B 参数总量仅激活 37B,极速流畅响应多语言写作、翻译润色与专业百科问答。
MLA 隐空间 FP8 混合精度
R1 Distill Qwen 轻量蒸馏模型
边缘轻量
R1 Distill Qwen
端侧私有部署标杆
汲取 R1 核心思维能力,消费级单卡 GPU 即可流畅私有化运行,保障涉密数据绝对不出域。
1.5B - 32B 断网离线
DeepSeek Harness 自动化评估脚手架
评测体系
DeepSeek Harness
标准化模型自动化评估
严苛且无数据污染的客观度量流水线,提供跨模型自动化评测与可复现基准。
客观可复现 严苛基准
DeepSeek 开发者互联平台

开发者 API 极速互联

完全兼容 OpenAI 协议生态标准,无需重写现有业务代码。首创硬盘级上下文动态缓存机制,长文本请求 Token 费用至高降低 90%,为大规模商业落地提供极致性价比。

零门槛平滑平替 OpenAI SDK 与开源框架
百万 Token 定价处于全球一流模型最低区间
支持长思维链实时流式解析与前缀缓存重用
提供企业级清洗通道与物理隔离高可用集群
阅读 API 开发者规范
FLAT_LONG_SHADOW_API // v4.0 NODE_READY_COBALT
# 经典 Python 客户端调用 · 扁平长阴影先锋体系
import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="sk-flat-shadow-deepseek",
    base_url="https://api.deepseek.com"
)

stream = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-reasoner",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "计算 45 度扁平几何长投影的衰减向量"}
    ],
    stream=True
)

for chunk in stream:
    print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")

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