Wichtige Highlights
Fortschrittliche Leistung: Hervorragend bei Mathematik- und Programmier-Benchmarks.
Open Source: Zugänglich für Forschung, Anpassung und Bereitstellung.
Kosteneffizienz: Bietet eine Leistung vergleichbar mit OpenAI o1 zu einem Bruchteil der Kosten.
4 Kostenlose Wege: Online-Plattformen, lokal, API, AI Playgrounds
DeepSeek R1 ist ein hochmodernes Reasoning-Modell, das mit OpenAI o1 konkurriert und sich durch komplexe Aufgaben wie logische Schlussfolgerungen, Mathematik und Programmierung auszeichnet. Sein Open-Source-Charakter und der Fokus auf fortgeschrittene Reasoning-Fähigkeiten machen es zu einem äußerst wertvollen Werkzeug für Entwickler und Unternehmen. Allerdings ist R1 im Vergleich zu DeepSeek V3 teurer. Um Ihnen den Einstieg zu erleichtern, finden Sie hier vier kostenlose Möglichkeiten, DeepSeek R1 zu erkunden und zu nutzen.
Überblick über DeepSeek R1
DeepSeek-R1 wurde entwickelt, um Aufgaben zu bewältigen, die logisches Denken, fortgeschrittene Mathematik und Programmierung erfordern. Es baut auf DeepSeek-R1-Zero auf, indem es Reinforcement Learning mit überwachter Feinabstimmung kombiniert, um die Klarheit und Kohärenz der Ausgabe zu verbessern. DeepSeek-R1 erreicht eine Leistung, die mit OpenAI-o1 bei Mathematik-, Code- und Reasoning-Aufgaben vergleichbar ist.
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Hauptmerkmale
- Modellgröße: 671B Parameter (37B aktiv/Token)
- Tokenizer: Erweiterter Tokenizer mit Selbstreflexions-Tags
- Unterstützte Sprachen: Mehrsprachig mit kultureller Anpassung
- Multimodal: Nur Text
- Kontextfenster: 128K Tokens
- Speicherformate: Q8/Q5-Quantisierungsunterstützung
- Architektur: Mixture of Experts (MoE) + RL-optimierte Trainingspipeline
- Trainingsmethode: Basierend auf V3-Basis mit RL-Pipeline (SFT → RL → SFT → RL)
- Trainingsdaten: V3-Basis + RL-Optimierungsdaten
Leistungsvergleich
DeepSeek-R1 glänzt in Mathematik mit Spitzenwerten von 97,3 % bei MATH-500 und 79,8 % bei AIME 2024 und übertrifft damit die Konkurrenz. Im Programmieren sticht es mit 49,2 % bei SWE-bench Verified und 65,9 % bei Live Code Bench hervor, was seine vielseitige Expertise in beiden Bereichen unterstreicht.
Alle Modelle werden mit einer maximalen Generierungslänge von 32.768 Tokens und spezifischen Sampling-Parametern (Temperatur 0,6, top-p 0,95 und 64 Antworten pro Anfrage) bewertet, um pass@1 für Benchmarks zu berechnen.
DeepSeek-R1-Distill-Modelle
Destillation, oder Wissensdestillation, ist eine maschinelle Lernmethode, die Wissen von einem größeren Modell auf ein kleineres überträgt. Ziel ist es, ein effizienteres Modell zu entwickeln, das eine ähnliche Leistung wie das größere Modell erzielen kann.
DeepSeek hat auch destillierte Versionen von R1 veröffentlicht, die kleinere Modelle bieten, die einen Großteil der Fähigkeiten des Originalmodells behalten, aber recheneffizienter sind. Diese Modelle werden mit Daten feinabgestimmt, die von DeepSeek-R1 generiert wurden, und sind in Größen von 1,5 Milliarden bis 70 Milliarden Parametern erhältlich.
- deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-14b
- deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-32b
- deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b
- deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b
Quelle: DeepSeek’s Veröffentlichungspapier
1. Online-Plattformen nutzen, um auf DeepSeek R1 zuzugreifen (z. B. Novita AI)
Sie können über die Novita AI-Plattform auf DeepSeek-R1 zugreifen, die eine einfache Möglichkeit zur Interaktion mit dem Modell bietet. Um zu beginnen, gehen Sie einfach zur Chat-Seite und registrieren Sie sich. Bitte beachten Sie, dass die Online-Plattform das Speichern des Chatverlaufs früherer Sitzungen nicht unterstützt.
Darüber hinaus bietet Novita AI ein Parametereinstellungsfeld, mit dem Sie Einstellungen wie max. Tokens, Temperatur und mehr an Ihren spezifischen Anwendungsfall anpassen können.
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2. DeepSeek R1 lokal ausführen
1. Ollama installieren
- Besuchen Sie die Ollama-Website, laden Sie die Version für Ihr Betriebssystem herunter und installieren Sie sie.
2. DeepSeek-R1-Modell herunterladen
- Öffnen Sie Ihr Terminal und führen Sie (am Beispiel der 7B-Parameter-Version) aus: bashCopy
ollama run deepseek-r1:7b(Warten Sie den Download ab; die Zeit hängt von der Netzwerkgeschwindigkeit ab.)
ollama run deepseek-r1:7b
3. Überprüfen & Ausführen
- Installation überprüfen:
ollama list # Prüfen, ob "deepseek-r1" in der Liste erscheint
- Modell starten:
ollama run deepseek-r1:7b
4. Anwendungsbeispiele
- Eine Anfrage stellen: bashCopy
>>> "Erklären Sie Quantencomputing in einfachen Worten." - Code generieren: bashCopy
>>> "Schreiben Sie eine Python-Funktion zur Berechnung der Fibonacci-Folge."
3. Kostenlose DeepSeek R1 APIs nutzen (z. B. Novita AI)
Novita AI ist eine AI-Cloud-Plattform, die Entwicklern eine einfache Möglichkeit bietet, AI-Modelle über unsere einfache API bereitzustellen und gleichzeitig eine erschwingliche und zuverlässige GPU-Cloud zum Aufbau und zur Skalierung bereitstellt.
Schritt 1: Anmelden und auf die Modellbibliothek zugreifen
Melden Sie sich in Ihrem Konto an und klicken Sie auf die Schaltfläche Modellbibliothek.
Schritt 2: Wählen Sie Ihr Modell aus
Durchsuchen Sie die verfügbaren Optionen und wählen Sie das Modell aus, das Ihren Anforderungen entspricht.
Schritt 3: Starten Sie Ihre kostenlose Testversion
Beginnen Sie mit Ihrer kostenlosen Testversion, um die Fähigkeiten des ausgewählten Modells zu erkunden.
Schritt 4: Holen Sie sich Ihren API-Schlüssel
Zur Authentifizierung mit der API stellen wir Ihnen einen neuen API-Schlüssel zur Verfügung. Auf der Seite „Einstellungen“ können Sie den API-Schlüssel kopieren, wie im Bild gezeigt.
Schritt 5: Installieren Sie die API
Installieren Sie die API mit dem für Ihre Programmiersprache spezifischen Paketmanager.
Importieren Sie nach der Installation die erforderlichen Bibliotheken in Ihre Entwicklungsumgebung. Initialisieren Sie die API mit Ihrem API-Schlüssel, um mit Novita AI LLM zu interagieren. Dies ist ein Beispiel für die Verwendung der Chat-Completions-API für Python-Benutzer.
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=[
{
"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[0].delta.content or "", end="")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
4. DeepSeek R1 auf Hugging Face ausprobieren
Schritt 1: API-Schlüssel konfigurieren
- Navigieren Sie zu Ihren Benutzerkontoeinstellungen, um Ihre API-Schlüssel zu verwalten.
- Fügen Sie Ihre benutzerdefinierten API-Schlüssel von Novita AI zu Hugging Face hinzu.
Schritt 2: Inferenz-API-Modi auswählen
- Benutzerdefinierter Schlüsselmodus: Aufrufe werden direkt an den Inferenzanbieter gesendet und verwenden Ihren eigenen API-Schlüssel.
- HF-Routed-Modus: In diesem Modus ist kein Anbieter-Token erforderlich. Die Gebühren werden Ihrem Hugging Face-Konto belastet, nicht dem Konto des Anbieters.
Schritt 3: Kompatible Anbieter auf Modellseiten erkunden
- Auf Modellseiten werden Drittanbieter-Inferenzdienste angezeigt, die mit dem ausgewählten Modell kompatibel sind (diejenigen, die mit dem aktuellen Modell kompatibel sind, sortiert nach Benutzerpräferenz).
Das Experimentieren auf AI-Playgrounds ist eine hervorragende Möglichkeit, die Fähigkeiten der Llama 3-Modelle zu erkunden, ohne fortgeschrittene technische Kenntnisse oder Einrichtung zu benötigen. Egal, ob Sie HuggingChat für kreative Projekte, Meta AI Web für die nahtlose Integration in alltägliche Apps oder Perplexity Labs für umfangreiche Experimente nutzen – diese Plattformen machen hochmoderne KI für Benutzer aller Niveaus zugänglich und praktisch.
Häufig gestellte Fragen
Ist DeepSeek R1 besser als OpenAI o1?
DeepSeek R1 bietet eine vergleichbare Leistung, insbesondere bei Reasoning-Aufgaben, und ist quelloffen sowie kostengünstiger.
Für welche Aufgaben eignet sich DeepSeek R1 am besten?
Reasoning-intensive Aufgaben wie Mathematik, Programmierung und branchenspezifische Anwendungen.
Kann DeepSeek-R1 für bestimmte Aufgaben oder Branchen feinabgestimmt werden?
Ja, DeepSeek-R1 kann für bestimmte Aufgaben feinabgestimmt werden, sofern Sie über die erforderlichen Rechenressourcen und Daten verfügen.
Novita AI ist die All-in-One-Cloud-Plattform, die Ihre KI-Ambitionen beflügelt. Integrierte APIs, Serverless, GPU-Instanz – die kostengünstigen Tools, die Sie brauchen. Verzichten Sie auf Infrastruktur, starten Sie kostenlos und machen Sie Ihre KI-Vision zur Realität.
