DeepSeek使用教程蓝皮书.pptx

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以电商领域为例，商家在进行商品推荐、用户行为分析等任务时需频繁调用推理

服务，DeepSeek-R1的低成本特性能够助力商家在确保服务质量的同时，大幅降

低运营成本，提升企业盈利能力与市场竞争力。

3、创新双轨训练机制，以前沿技术驱动卓越性能

在技术架构层面，DeepSeek-R1采用独有的双轨训练机制。一方面，借助长

思维链微调技术，模型能够深入学习将复杂问题拆解为简单子问题的方法，进而逐步解决复杂问题，显著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，突破传统训练范式的局限。在传统训练模式下，模型通常依赖大量标注数据，而无监督强化学习使DeepSeek-R1在有限标注数据的情况下，仍能维持卓越的推理性能。

这种创新的技术路径取得显著成效。在SWE-bench等工程类测试中，

DeepSeek-R1成功超越O1系列。尤为值得关注的是，它实现推理过程的自我反思与迭代优化。如同人类在解决问题时会不断总结经验、反思方法，DeepSeek-R1在推理过程中能够持续优化自身推理策略，形成类似人类的问题解决思维链。这一特性使模型在面对复杂多变的问题时，能够更加灵活、高效地寻求解决方案。

4、强化灵活部署能力，拓宽模型应用边界

DeepSeek-R1在部署灵活性方面表现卓越。它支持4bit量化压缩技术，通

过对模型参数的压缩，在不影响模型性能的前提下，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，如在电

商数据爬虫架构中，能够高效处理海量数据，为电商企业提供精准的市场数据与用户信息；又能在本地设备实现每秒60tokens的高效响应，在智能座舱交互场景中，能够快速响应用户语音指令，提供流畅的交互体验；在工业级数据处理中，亦能凭借高效的计算能力与灵活的部署方式，满足工业生产对数据处理的高要求。从智能座舱交互到工业级数据处理，DeepSeek-R1的弹性部署能力显著拓宽其应用边界，为各行业的智能化升级提供有??支撑。

5、促进开源生态与商业服务协同，重塑行业发展格局;

它将部分版本的模型权重免费开放，这一举措极大降低开发者的准入门槛，吸引

全球众多开发者参与基于DeepSeek-R1的应用开发。同时，DeepSeek-R1提供标

准化API与定制化训练框架的双重支持。对于企业用户而言，标准化API使其能够快速接入基础服务，节省开发时间与成本；定制化训练框架则允许企业针对私有数据进行深度优化，打造契合企业特定需求的AI应用。

相较于同类模型，DeepSeek-R1的显著特征在于成功平衡专业级推理性能与

普惠化服务供给。在LiveBench测试中，其问题解决率较前代提升46%，而单位解题成本降至传统方案的1/30。这种技术突破与商业模式的协同创新，正深刻重塑AI推理服务的行业格局。它不仅为开发者和企业提供更强大、更经济、更灵活的AI推理解决方案，也推动整个AI行业朝着更加开放、创新、普惠的方向发展。

DeepSeek-R1凭借在参数规模分层设计、性价比优势、双轨训练机制、灵活

部署以及开源生态与商业服务协同等多维度的创新与突破，展现出强大的核心功能与竞争优势。展望未来，DeepSeek-R1有望在更多领域发挥关键作用，推动人工智能技术的持续发展与广泛应用。;

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深度思考：开启这个功能，便是调用DeepSeek-R1模型，它会根据你的问题

进行深度推理，给出更精准的答案、更有深度的回答。如果不开启，默认情况下，DeepSeek使用的是V3模型。

联网有哪些信誉好的足球投注网站：这个功能让DeepSeek-R1能够参考必威体育精装版的网络信息，确保回答的时效性和准确性。如果不开启，默认情况下，DeepSeek使用的是截至2023年10月的训练数据。而且，如果提供的是网络链接，一定要打开这个功能，否则他会告诉你无法访问。;

早期的AI模型(如SFT模型)像刚学走路的孩子，需要明确的指令和分步

骤示范(比如Chain-of-thoughts和Few-shots)，才能输出符合预期的内容。但像GPT-o1、Deepseek-R1这类经过强化学习训练的模型，已经像学会自主解题的学生——它们通过大量QA训练出了自己的推理能力。这时候如果还用第一步、第二步的详细指令，反而会干扰它们的思考节奏，就像给高中生强行规定用小学算术步骤解题。以基金报告案例为例

?旧版SFT模型适用写法