4 طرق لاستخدام Deepseek R1 مجانًا

النقاط الرئيسية

الأداء المتقدم: يتفوق في معايير الرياضيات والبرمجة.

مفتوح المصدر: متاح للبحث والتعديل والنشر.

كفاءة التكلفة: يقدم أداءً مماثلاً لـ OpenAI o1 بتكلفة أقل.

4 طرق مجانية: منصات عبر الإنترنت، محليًا، API، بيئات الذكاء الاصطناعي التجريبية.

DeepSeek R1 هو نموذج استدلال متطور مصمم لمنافسة OpenAI o1، ويتفوق في المهام المعقدة مثل الاستدلال المنطقي والرياضيات والبرمجة. طبيعته مفتوحة المصدر وتركيزه على قدرات الاستدلال المتقدمة تجعله أداة قيّمة للغاية للمطورين والشركات. ومع ذلك، فإن سعر R1 أعلى مقارنة بـ DeepSeek V3. لمساعدتك على البدء، إليك أربع طرق مجانية لاستكشاف واستخدام DeepSeek R1.

نظرة عامة على Deepseek R1

تم تصميم DeepSeek-R1 لمعالجة المهام التي تتطلب تفكيرًا منطقيًا ورياضيات متقدمة وبرمجة. وهو مبني على DeepSeek-R1-Zero من خلال الجمع بين التعلم المعزز والضبط الدقيق الخاضع للإشراف لتحسين وضوح المخرجات وتماسكها. يحقق DeepSeek-R1 أداءً مماثلاً لـ OpenAI-o1 عبر مهام الرياضيات والكود والاستدلال.

احصل على رصيد بقيمة 20 دولارًا وابدأ تجربة مجانية على Deepseek R1 الآن!

الميزات الرئيسية

• حجم النموذج: 671 مليار معلمة (37 مليار معلمة نشطة لكل رمز)
• محلل الرموز (Tokenizer): محلل محسّن مع علامات تفكير ذاتي
• اللغات المدعومة: متعدد اللغات مع تكيف ثقافي
• متعدد الوسائط: نص فقط
• نافذة السياق: 128 ألف رمز
• تنسيقات التخزين: دعم التكميم Q8/Q5
• الهندسة المعمارية: مزيج من الخبراء (MoE) + خط أنابيب تدريب معزز بالتعلم
• طريقة التدريب: مبني على قاعدة V3 مع خط أنابيب التعلم المعزز (SFT ← RL ← SFT ← RL)
• بيانات التدريب: قاعدة V3 + بيانات تحسين التعلم المعزز

معايير الأداء

يتفوق DeepSeek-R1 في الرياضيات، محققًا أعلى الدرجات بنسبة 97.3% في MATH-500 و 79.8% في AIME 2024، متجاوزًا المنافسين. في البرمجة، يبرز بنسبة 49.2% في SWE-bench Verified و 65.9% في Live Code Bench، مما يظهر خبرته الشاملة في كلا المجالين.

تم تقييم جميع النماذج بطول توليد أقصى يبلغ 32,768 رمزًا، باستخدام معلمات أخذ عينات محددة (درجة الحرارة 0.6، top-p 0.95، و 64 استجابة لكل استعلام) لحساب pass@1 للمعايير.

نماذج DeepSeek-R1-Distill

التقطير (Distillation)، أو تقطير المعرفة، هو طريقة تعلم آلي تنقل المعرفة من نموذج أكبر إلى نموذج أصغر. الهدف هو تطوير نموذج أكثر كفاءة يمكنه تحقيق أداء مماثل للنموذج الأكبر.

أصدرت DeepSeek أيضًا إصدارات مقطرة من R1، تقدم نماذج أصغر تحتفظ بالكثير من قدرات النموذج الأصلي مع كونها أكثر كفاءة من الناحية الحسابية. تم ضبط هذه النماذج بدقة باستخدام بيانات تم إنشاؤها بواسطة DeepSeek-R1 وهي متوفرة بأحجام تتراوح من 1.5 مليار إلى 70 مليار معلمة.

• deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-14b
• deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-32b
• deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b
• deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b

المصدر: ورقة إصدار DeepSeek

1. استخدام المنصات عبر الإنترنت للوصول إلى Deepseek R1 (مثل Novita AI)

يمكنك الوصول إلى DeepSeek-R1 من خلال منصة Novita AI، التي توفر طريقة مباشرة للتفاعل مع النموذج. للبدء، انتقل إلى صفحة المحادثة وسجل. ومع ذلك، يرجى ملاحظة أن المنصة عبر الإنترنت لا تدعم حفظ سجل المحادثة من الجلسات السابقة.

بالإضافة إلى ذلك، تقدم Novita AI لوحة ضبط المعلمات، مما يتيح لك تخصيص الإعدادات مثل max tokens و temperature والمزيد لتناسب حالة الاستخدام الخاصة بك.

احصل على رصيد بقيمة 20 دولارًا في Novita AI الآن!

2. تشغيل Deepseek R1 محليًا

1. تثبيت Ollama

• قم بزيارة موقع Ollama، وقم بتنزيل وتثبيت الإصدار المناسب لنظام التشغيل لديك.

2. تنزيل نموذج DeepSeek-R1

• افتح الطرفية (Terminal) وشغّل (باستخدام إصدار 7 مليار معلمة كمثال): bashCopyollama run deepseek-r1:7b (انتظر حتى اكتمال التنزيل؛ الوقت يعتمد على سرعة الشبكة.)

ollama run deepseek-r1:7b

3. التحقق والتشغيل

• التحقق من التثبيت:

ollama list  # تحقق مما إذا كان "deepseek-r1" يظهر في القائمة

• بدء النموذج:

ollama run deepseek-r1:7b

4. أمثلة الاستخدام

• طرح سؤال: bashCopy>>> "اشرح الحوسبة الكمومية بعبارات بسيطة."
• توليد كود: bashCopy>>> "اكتب دالة بايثون لحساب متتالية فيبوناتشي."

3. الوصول إلى Deepseek R1 APIs مجانًا (مثل Novita AI)

Novita AI هي منصة سحابية للذكاء الاصطناعي تقدم للمطورين طريقة سهلة لنشر نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام واجهة برمجة التطبيقات (API) البسيطة لدينا، مع توفير سحابة GPU ميسورة التكلفة وموثوقة لبناء وتوسيع النماذج.

الخطوة 1: تسجيل الدخول والوصول إلى مكتبة النماذج

سجل الدخول إلى حسابك وانقر على زر مكتبة النماذج.

الخطوة 2: اختر نموذجك

تصفح الخيارات المتاحة واختر النموذج الذي يناسب احتياجاتك.

الخطوة 3: ابدأ تجربتك المجانية

ابدأ تجربتك المجانية لاستكشاف قدرات النموذج المختار.

الخطوة 4: الحصول على مفتاح API الخاص بك

للمصادقة مع API، سنقدم لك مفتاح API جديدًا. بالانتقال إلى صفحة “الإعدادات”، يمكنك نسخ مفتاح API كما هو موضح في الصورة.

الخطوة 5: تثبيت API

قم بتثبيت API باستخدام مدير الحزم الخاص بلغة البرمجة الخاصة بك.

بعد التثبيت، قم باستيراد المكتبات الضرورية إلى بيئة التطوير الخاصة بك. قم بتهيئة API باستخدام مفتاح API الخاص بك لبدء التفاعل مع Novita AI LLM. هذا مثال لاستخدام API لإكمال المحادثة لمستخدمي بايثون.

from openai import OpenAI
  
client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)

model = "deepseek/deepseek_r1"
stream = True # or False
max_tokens = 2048
system_content = """Be a helpful assistant"""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=&#91;
        {
            "role": "system",
            "content": system_content,
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Hi there!",
        }
    ],
    stream=stream,
    max_tokens=max_tokens,
    temperature=temperature,
    top_p=top_p,
    presence_penalty=presence_penalty,
    frequency_penalty=frequency_penalty,
    response_format=response_format,
    extra_body={
      "top_k": top_k,
      "repetition_penalty": repetition_penalty,
      "min_p": min_p
    }
  )

if stream:
    for chunk in chat_completion_res:
        print(chunk.choices&#91;0].delta.content or "", end="")
else:
    print(chat_completion_res.choices&#91;0].message.content)
  
  

4. تجربة Deepseek R1 على Hugging Face

الخطوة 1: تكوين مفاتيح API

• انتقل إلى إعدادات حساب المستخدم الخاص بك لإدارة مفاتيح API الخاصة بك.
• أضف مفاتيح API المخصصة لـ Novita AI إلى Hugging Face.

الخطوة 2: اختر أوضاع Inference API

• وضع المفتاح المخصص: يتم إرسال الطلبات مباشرة إلى موفر الاستدلال، باستخدام مفتاح API الخاص بك.
• وضع HF-Routed: في هذا الوضع، لا يلزم رمز موفر. يتم تطبيق الرسوم على حساب Hugging Face الخاص بك بدلاً من حساب المزود.

الخطوة 3: استكشاف المزودين المتوافقين على صفحات النماذج

• تعرض صفحات النماذج مزودي الاستدلال من جهات خارجية المتوافقين مع النموذج المحدد (المزودون المتوافقون مع النموذج الحالي، مرتبة حسب تفضيل المستخدم).

تعد التجربة في بيئات الذكاء الاصطناعي طريقة ممتازة لاستكشاف قدرات نماذج Llama 3 دون الحاجة إلى مهارات تقنية متقدمة أو إعداد. سواء كنت تستخدم HuggingChat للمشاريع الإبداعية، أو Meta AI Web للتكامل السلس في التطبيقات اليومية، أو Perplexity Labs للتجارب الموسعة، فإن هذه المنصات تجعل الذكاء الاصطناعي المتطور متاحًا وعمليًا للمستخدمين من جميع المستويات.

الأسئلة الشائعة

هل DeepSeek R1 أفضل من OpenAI o1؟

يقدم DeepSeek R1 أداءً مماثلاً، خاصة في مهام الاستدلال، وهو مفتوح المصدر وأكثر فعالية من حيث التكلفة.

ما هي المهام الأكثر ملاءمة لـ DeepSeek R1؟

المهام التي تتطلب استدلالًا مكثفًا مثل حل الرياضيات والبرمجة والتطبيقات الخاصة بالصناعة.

هل يمكن ضبط DeepSeek-R1 بدقة لمهام أو صناعات محددة؟

نعم، يمكن ضبط DeepSeek-R1 بدقة لمهام محددة، بشرط توفر الموارد الحسابية والبيانات اللازمة.

Novita AI هي منصة سحابية شاملة تمكن طموحاتك في الذكاء الاصطناعي. واجهات API متكاملة، بدون خادم، GPU Instance — الأدوات الفعالة من حيث التكلفة التي تحتاجها. تخلص من البنية التحتية، ابدأ مجانًا، وحقق رؤيتك في الذكاء الاصطناعي.

قراءة موصى بها

• دليل الوصول إلى DeepSeek V3: محليًا وعبر API
• DeepSeek V3 مقابل R1: التدريب المرحلي مقابل دورات SFT-RL التكرارية
• تشغيل DeepSeek V3 محليًا: دليل المطور