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2025 DeepSeek使用教程蓝皮书——从入门到进阶完整指南.pdf

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DeepSeek-R1是由杭州深度求索科技推出的新一代推理模型,凭借其卓越的性能和创新的技术架构,在人工智能领域取得了重要成果。该模型通过参数规模分层设计,构建了完备的推理能力体系,最大版本参数规模高达6710亿,展现出强大的学习与推理能力。在数学推理领域,DeepSeek-R1在AIME测试中达到了79.8%的准确率;在编程能力方面,它在Codeforces竞赛中超越了96.3%的人类选手。此外,DeepSeek-R1还推出了精简版模型,采用知识蒸馏技术,实现了在日常设备上的本地化部署。D

DeepSeek-R1是由杭州深度求索科技推出的新一代推理模型,凭借其卓越的性能和创新的技术架构,在人工智能领域取得了重要成果。该模型通过参数规模分层设计,构建了完备的推理能力体系,最大版本参数规模高达6710亿,展现出强大的学习与推理能力。在数学推理领域,DeepSeek-R1在AIME测试中达到了79.8%的准确率;在编程能力方面,它在Codeforces竞赛中超越了96.3%的人类选手。此外,DeepSeek-R1还推出了精简版模型,采用知识蒸馏技术,实现了在日常设备上的本地化部署。

DeepSeek-R1在性价比方面具有显著优势,其API服务成本仅为竞品的三分之一,输入/输出tokens单价分别为1元/百万和16元/百万。这一成本优势在需要高频调用推理服务的商业场景中尤为突出,如电商领域的商品推荐和用户行为分析等任务。

技术架构上,DeepSeek-R1采用双轨训练机制,一方面通过长思维链微调技术提升复杂问题的拆解能力,另一方面运用无监督强化学习技术,在有限标注数据的情况下维持卓越的推理性能。这种创新的技术路径使得DeepSeek-R1在SWE-bench等工程类测试中超越了O1系列,并实现了推理过程的自我反思与迭代优化。

在部署灵活性方面,DeepSeek-R1支持4bit量化压缩技术,减少模型的存储空间与计算资源需求。同时,动态模型切换技术的应用,使模型能够依据不同的应用场景与需求,灵活切换不同的模型版本,以实现最佳性能表现。这种强大的部署灵活性,使DeepSeek-R1既能适配云端分布式系统,又能在本地设备实现每秒60tokens的高效响应。

DeepSeek-R1通过开源策略构建了强大的生态优势,部分版本的模型权重免费开放,降低了开发者的准入门槛,吸引了全球众多开发者参与基于DeepSeek-R1的应用开发。同时,它提供标准化API与定制化训练框架的双重支持,满足企业用户的不同需求。

DeepSeek-R1的使用方式包括网页版和App两种,网页版直接访问官网chat.DeepS使用,App则可在各大应用商店下载安装。基础功能方面,用户可以开启“深度思考”和“联网有哪些信誉好的足球投注网站”两个关键开关,以获得更精准、更深入的回答。

在提示词使用技巧方面,DeepSeek-R1的输入输出设计以用户需求为导向,构建了简洁高效的模式。用户只需输入清晰明确的问题,模型便会依据自身强大的算法和丰富的知识储备,快速处理信息,精准输出结果。在编写提示词时,用户应精准识别任务类型,明确结果预期,并运用量词、限定词、结构化指令等技巧,以实现与模型的高效交互。

DeepSeek-R1的应用场景广泛,包括消费电子、云计算、金融、通信等领域。在消费电子领域,华为、OPPO、荣耀等主流品牌已接入DeepSeek-R1,为用户带来智能化交互升级。在云计算领域,华为云、腾讯云等十大云平台已完成与DeepSeek-R1的深度技术对接。金融行业中,13家头部券商已完成DeepSeek-R1的本地化部署。通信基础设施领域,中国移动、中国电信、中国联通三大基础电信企业已全面接入DeepSeek-R1模型。

DeepSeek-R1在全过程数据资产管理中展现出极具潜力的应用前景,包括数据收集、存储、分析、应用等阶段。它能够帮助企业充分挖掘数据价值,提升业务运营效率和竞争力,推动企业在数字化时代实现可持续发展。随着技术的不断创新和应用场景的持续拓展,DeepSeek-R1有望在数据资产管理领域发挥更为关键的引领作用。

DeepSeek-R1是由杭州深度求索科技推出的新一代推理模型,凭借其卓越的性能和创新的技术架构,在人工智能领域取得了重要成果。该模型通过参数规模分层设计,构建了完备的推理能力体系,最大版本参数规模高达6710亿,展现出强大的学习与推理能力。在数学推理领域,DeepSeek-R1在AIME测试中达到了79.8%的准确率;在编程能力方面,它在Codeforces竞赛中超越了96.3%的人类选手。此外,DeepSeek-R1还推出了精简版模型,采用知识蒸馏技术,实现了在日常设备上的本地化部署。

DeepSeek-R1在性价比方面具有显著优势,其API服务成本仅为竞品的三分之一,输入/输出tokens单价分别为1元/百万和16元/百万。这一成本优势在需要高频调用推理服务的商业场景中尤为突出,如电商领域的商品推荐和用户行为分析等任务。

技术架构上,DeepSeek-R1采用双轨训练机制,一方面通过长思维链微调技术提升复杂问题的拆解能力,另一方面运用无监督强化学习技术,在有限标注数据的情况下维持卓越的推理性能。这种创新的技术路径使得DeepSeek-R1在SWE-bench等工程类测试中超越了O1系列,并实现了推理过程的自我反思与迭代优化。

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