



const { OpenAI } = require('openai');
const api = new OpenAI({
baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
apiKey: '',
});
const main = async () => {
const result = await api.chat.completions.create({
model: 'deepseek/deepseek-r1',
messages: [
{
role: 'system',
content: 'You are an AI assistant who knows everything.',
},
{
role: 'user',
content: 'Tell me, why is the sky blue?'
}
],
});
const message = result.choices[0].message.content;
console.log(`Assistant: ${message}`);
};
main();
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.ai.cc/v1",
api_key="",
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek/deepseek-r1",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "You are an AI assistant who knows everything.",
},
{
"role": "user",
"content": "Tell me, why is the sky blue?"
},
],
)
message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")

Подробная информация о товаре
DeepSeek R1: модель логического мышления на основе искусственного интеллекта следующего поколения
DeepSeek R1разработано DeepSeek AIПредставляет собой значительный скачок в технологии больших языковых моделей (LLM). Запущен 21 января 2025 г.Эта версия 1.0 тщательно разработана для решения сложных задач, применения сложных математических рассуждений и оказания всесторонней помощи в программировании.
✨ Основные характеристики:
- Название модели: DeepSeek R1
- Разработчик/Создатель: DeepSeek AI
- Дата выпуска: 21 января 2025 г.
- Версия: 1.0
- Тип модели: Большая языковая модель (LLM) с сильным упором на способности к рассуждению.
🚀 Непревзойденные характеристики и производительность
DeepSeek R1 выделяется своей инновационной архитектурой и подходом к обучению, обеспечивая исключительную производительность для широкого спектра ресурсоемких приложений.
- 🧠 Архитектура смешанного экспертного подхода (MoE): Оптимизирует вычислительные ресурсы, активируя всего 37 миллиардов из 671 миллиарда параметров на каждый токен. Такая интеллектуальная конструкция обеспечивает эффективность без ущерба для высокой производительности.
- 💡 Расширенный метод логической цепочки рассуждений: Позволяет модели разбивать сложные проблемы на более мелкие, управляемые этапы, значительно повышая ясность и точность решения задач.
- 📈 Превосходные результаты в бенчмарках: Демонстрирует впечатляющие результаты по различным показателям, включая замечательный результат. 91,6% по математическому тесту и конкурентоспособные результаты в конкурсах по программированию.
- 🧪 Тренировка с использованием метода чистого обучения с подкреплением: Использует уникальную методологию обучения, основанную на чистом обучении с подкреплением, обходя обширную контролируемую тонкую настройку и органично улучшая свои основные логические способности.
- 📜 Лицензия MIT с открытым исходным кодом: Распространяется под лицензией MIT, разрешающей неограниченное использование и модификацию как в исследовательских, так и в коммерческих целях.
💰 Ценовая политика DeepSeek R1
Входные затраты: $0.0006064 за 1000 токенов
Стоимость выпуска продукции: $0.0024145 за 1000 токенов
Обратите внимание: эти специальные вводные цены действуют до 15 февраляЦены будут скорректированы позже.
🎯 Кому может быть полезна технология DeepSeek R1?
DeepSeek R1 разработан для профессионалов, которым требуются развитые возможности логического мышления, что делает его бесценным инструментом для... разработчики программного обеспечения, специалисты по анализу данных и исследователиОсновные области применения включают:
- Математические вычисления: Решение сложных уравнений и выполнение комплексных вычислений.
- Задачи по программированию: Оказание помощи в решении различных задач программирования, включая отладку и эффективную генерацию кода.
- Решение логических задач: Решение сложных логических задач и содействие принятию обоснованных решений.
Хотя DeepSeek R1 в основном поддерживает АнглийскийОно обеспечивает возможность адаптации для работы на нескольких языках в зависимости от конкретных требований пользователя.
⚙️ Подробный технический анализ
Архитектура
Основой DeepSeek R1 является его передовая технология. Архитектура смешанного экспертного подхода (Mixture-of-Experts, MoE).Эта интеллектуальная конструкция гарантирует, что во время каждого прямого прохода активируется лишь малая часть огромного количества параметров, что значительно снижает вычислительные затраты, при этом стабильно поддерживая максимальный уровень производительности в различных задачах.
обучающие данные
Модель была обучена на обширном и очень разнообразном наборе данных, что обеспечило надежную и универсальную работу.
- Источник и размер данных: Обучающий набор данных включает в себя поразительное количество данных. 14,8 триллионов токеновТщательно отобранный материал из широкого спектра общедоступных репозиториев кода и всеобъемлющих математических текстов.
- Разнообразие и предвзятость: В процессе подготовки набора данных были предприняты значительные усилия для минимизации предвзятости и максимизации разнообразия тем и стилей, что гарантировало высокую надежность и адаптивность в различных сценариях.
Показатели эффективности
Визуальный обзор, иллюстрирующий высокую производительность DeepSeek R1 в ключевых тестах:

💻 Интеграция DeepSeek R1 в ваши проекты
DeepSeek R1 легко доступен на Платформа API для ИИ/машинного обученияВы можете идентифицировать и использовать модель по её указанному имени: "DeepSeek R1".
Примеры кода
Типичный способ обращения к DeepSeek R1 через API выглядит следующим образом:
// Пример фрагмента кода для интеграции API
Полная документация по API
Для получения подробных рекомендаций по интеграции, доступным конечным точкам и передовым методам работы, пожалуйста, обратитесь к официальному ресурсу. Документация по API DeepSeek R1.
📜 Этические нормы и лицензирование
Этические принципы
Компания DeepSeek AI твердо привержена этичному подходу к разработке ИИ, выступая за прозрачность в отношении присущих DeepSeek R1 возможностей и ограничений. Пользователям настоятельно рекомендуется ответственно использовать модель, чтобы предотвратить любое потенциальное неправомерное использование или вредоносное применение контента, созданного с её помощью.
Лицензирование
DeepSeek R1 распространяется под брендом лицензия с открытым исходным кодом MITДанная разрешительная лицензия предоставляет широкие права на использование как в академических исследованиях, так и в коммерческих проектах, обеспечивая соблюдение этических стандартов и прав создателей.
Получите доступ к API DeepSeek R1 уже сегодня!
❓ Часто задаваемые вопросы (FAQ)
В: Что такое DeepSeek R1 и каковы его основные возможности?
A: DeepSeek R1 — это передовая модель обработки больших языков (LLM) от DeepSeek AI, специализирующаяся на сложных логических рассуждениях, решении сложных математических задач и надежной помощи в программировании. Она использует высокоэффективную архитектуру «смесь экспертов» (Mixture-of-Experts, MoE).
В: Чем DeepSeek R1 отличается от других программ магистратуры в области права?
A: Уникальная архитектура «смесь экспертов» (Mixture-of-Experts, MoE) обеспечивает эффективную активацию параметров, а обучение с помощью чистого обучения с подкреплением (без обширной контролируемой тонкой настройки) способствует исключительной производительности в тестах на логическое мышление, например, 91,6% в MATH.
В: Кто является идеальным пользователем DeepSeek R1?
A: DeepSeek R1 идеально подходит для разработчиков программного обеспечения, специалистов по анализу данных и исследователей, которым требуются сложные возможности искусственного интеллекта для математических вычислений, решения задач программирования и решения сложных логических задач в рамках их приложений.
В: Каковы условия лицензирования DeepSeek R1?
A: DeepSeek R1 распространяется под открытой лицензией MIT, которая разрешает как исследовательское, так и коммерческое использование. Это обеспечивает гибкость для разработчиков, одновременно соблюдая этические нормы и права создателей.
В: Как я могу получить доступ к DeepSeek R1 для своих проектов?
A: Вы можете получить доступ к DeepSeek R1 через Платформа API для ИИ/машинного обученияПодробные технические характеристики и инструкции по интеграции см. в соответствующем разделе. Документация по API.
Игровая площадка для ИИ



Авторизоваться