太猛了！DeepSeek-R1 重磅来袭：比肩 o1且完全开源，API价格把o1打“骨折”_新浪财经

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　　DeepSeek-R1已开放API访问，开发者可以通过设置model=deepseek-reasoner来使用。定价方面也相当亲民：价格直接把o1按在地上摩擦，缓存命中：$0.14/百万输入tokens，缓存未命中：$0.55/百万输入tokens，输出：$2.19 /百万输出tokens。

　　DeepSeek-R1 正式版重磅发布，为开放 AI 领域注入一股强劲动力！不仅在性能上与 OpenAI 的旗舰模型 o1 不相上下，更重要的是它完全开源，并附带详细的技术报告，真正做到了开放与透明

　　亮点一：性能卓越，媲美 OpenAI-o1

　　DeepSeek-R1 在各种任务上都展现出了惊人的实力，尤其是在数学、代码和推理任务方面，其表现完全可以与 OpenAI-o1 比肩。这意味着开发者和研究人员可以利用 DeepSeek-R1 进行各种复杂的应用开发和前沿研究

　　亮点二：完全开源，MIT 许可，自由使用

　　DeepSeek-R1 采用 MIT 许可协议，这意味着任何人都可以自由地使用、修改、分发和商业化该模型，包括模型权重和输出。这一举措彻底打破了以往大型语言模型被少数公司垄断的局面，真正将 AI 技术的力量交到了广大开发者和研究人员的手中，这意味着社区可以更加清晰地了解模型的使用权限，更加自由地利用模型权重和输出进行二次开发，包括微调和蒸馏（但必须在所有副本中保留原始的版权声明和 MIT 许可声明）

　　亮点三：开源蒸馏模型，赋能社区

　　除了 DeepSeek-R1 本身，该团队还开源了 6 个从 DeepSeek-R1 蒸馏而来的小型模型。其中，32B 和 70B 模型的性能同样可以与 OpenAI-o1-mini 相媲美。这些小型模型的开源，进一步降低了 AI 应用的门槛，让更多开发者可以参与到 AI 创新中来，极大地赋能了整个开源社区

　　亮点四：大规模 RL 后训练，显著提升性能

　　DeepSeek-R1 的一大技术亮点在于其采用了大规模强化学习（RL）进行后训练。这项技术仅需少量标注数据，即可显著提升模型的性能，为大型语言模型的训练提供了新的思路。更多技术细节，可查阅官方技术报告：https：//github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1.pdf

　　亮点五：开放 API 访问，价格实惠

　　DeepSeek-R1 已开放 API 访问，开发者可以通过设置 model=deepseek-reasoner 来使用。定价方面也相当亲民：价格直接把o1按在地上摩擦

• 缓存命中：$0.14 / 百万输入 tokens
• 缓存未命中：$0.55 / 百万输入 tokens
• 输出：$2.19 / 百万输出 tokens

　　详细的 API 使用指南，请参考：

　　https：//api-docs.deepseek.com/guides/reasoning_model

　　写在最后：

　　DeepSeek-R1 的发布是开放 AI 领域的一件大事。它不仅在性能上达到了业界领先水平，更重要的是其完全开源的精神，将极大地推动 AI 技术的普及和发展。DeepSeek 团队通过开源模型、技术报告和 API 访问，真正做到了将 AI 的力量交给了社区，为构建一个更加开放、包容的 AI 未来做出了重要贡献

　　本文来源：AI寒武纪，原文标题：《太猛了！DeepSeek-R1 重磅来袭：比肩 o1且完全开源，API价格把o1打“骨折”》

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