Editing DeepSeek R1

感谢米多

= DeepSeek R1 深入浅出指南（Geek 视角） =

== DeepSeek R1 概述 ==
<nowiki>**</nowiki>背景介绍：**DeepSeek R1 是 2025 年初推出的开源大型语言模型，由中国 AI 初创团队 DeepSeek 开发 (DeepSeek-R1 模型现已在 AWS 上可用 | 亚马逊AWS官方博客)。它属于“推理大模型”（Reasoning LLM）的第一代成果，拥有 '''6710 亿参数'''的惊人规模，采用稀疏 Mixture-of-Experts 架构，每个 token 仅激活约 370 亿参数以降低计算开销 (Release DeepSeek-R1 · deepseek-ai/DeepSeek-R1 at 5a56bdb)。得益于此架构优化，DeepSeek R1 支持 '''超长上下文'''（上下文长度最高可达 128K tokens）来进行复杂的链式思考 (Release DeepSeek-R1 · deepseek-ai/DeepSeek-R1 at 5a56bdb)。官方声称该模型在数学、编程和复杂逻辑推理等任务上表现出与 OpenAI 顶尖模型比肩的实力，同时推理成本却降低了 '''90%-95%''' (网易有道全面拥抱DeepSeek-R1，推理大模型加速个性化教学升级 | 量子位)。这意味着在相似效果下，使用 R1 部署应用的性价比远超同类模型。

'''模型特点：DeepSeek R1 最显著的特点是其深度推理能力'''和'''思维链输出'''。模型通过强化学习等创新训练技术脱颖而出。例如，研发团队在基础模型上直接应用大规模强化学习，而非先进行监督微调，训练出具备自我验证和反思能力的版本 “DeepSeek-R1-Zero” (Release DeepSeek-R1 · deepseek-ai/DeepSeek-R1 at 5a56bdb)。在此基础上，他们又设计了包含两阶段强化学习和两阶段监督微调的流水线来推出最终的 DeepSeek R1 模型 (Release DeepSeek-R1 · deepseek-ai/DeepSeek-R1 at 5a56bdb)。这种训练策略摒弃了传统的概率回报模型（PRM）方法，'''直接以结果为导向给予奖励'''，促使 AI 学会更高效地思考并产生初步的自我反思能力 (网易有道全面拥抱DeepSeek-R1，推理大模型加速个性化教学升级 | 量子位)。此外，模型采用了高效的 DualPipe 训练框架和低精度训练技术（如 FP8/4 量化），结合稀疏连接和合理分层设计，大幅提升了性能并有效控制了成本 (网易有道全面拥抱DeepSeek-R1，推理大模型加速个性化教学升级 | 量子位)。

'''适用场景：由于具备强大的逻辑推理和多步思考能力，DeepSeek R1 特别适合需要复杂推理'''的应用场景。例如，在数学问题求解、代码生成与调试、逻辑谜题、科学问答等任务上，它展现出了卓越表现。官方测试显示，DeepSeek R1 系列模型（如 R1-Lite 预览版）在美国数学竞赛 AIME 以及顶级编程竞赛（Codeforces）的评测中取得了远超 GPT-4 等知名模型的成绩 (DeepSeek推理模型预览版上线，解密o1推理过程 | DeepSeek API Docs)。这类任务通常要求模型具备长链路的推理步骤和自我检查能力，恰是 R1 的强项。此外，R1 仍然是一个通用的大语言模型，因此对于'''日常对话'''、'''知识问答'''、'''内容创作'''等通用NLP任务也有不俗的实力，不过它的真正优势在于解决复杂问题时的思考深度。

<nowiki>**</nowiki>开放共享：**值得一提的是，DeepSeek R1 模型和其衍生版本已开放给社区使用。模型权重采用 MIT 开源许可证发布，'''允许商业使用和任意修改'''，包括在其基础上进行精简蒸馏或微调训练其他模型等 (deepseek-r1:1.5b)。如此开放的策略使开发者和研究者能够深入研究 R1 的推理机制，并构建自定义的衍生应用。据报道，DeepSeek R1 发布后不久便引发业界极大关注，一度登顶中美 App Store 免费榜，其在性能和性价比上“碾压”ChatGPT 和 Google Gemini 等硅谷模型的说法也甚嚣尘上 (必看：DeepSeek-R1本地部署！超详细教程~ - 雨梦山人 - 博客园)（虽然这带有媒体夸张成分，但足见其影响力）。目前，DeepSeek R1 不仅可以通过官方接口使用，也已上线 Hugging Face、ModelScope 等平台，甚至进入了 AWS 的模型库，方便开发者在本地或云端部署 (DeepSeek-R1 模型现已在 AWS 上可用 | 亚马逊AWS官方博客)。

总结来说，DeepSeek R1 是一款面向复杂推理任务优化的大模型，以超大参数规模和创新训练方法实现了高推理能力和高性价比，适合对 AI 推理能力有极高要求的各类应用场景。

== 适合人群及小白入门 ==
<nowiki>**</nowiki>适合哪些用户：**DeepSeek R1 面向对高级 AI 推理能力有需求的广大用户群体：

* **开发者：**如果您是构建AI应用的开发者，DeepSeek R1 提供了强大的推理引擎，可通过API轻松集成 (DeepSeek-R1 模型现已在 AWS 上可用 | 亚马逊AWS官方博客)。它适合用于构建代码助手、数学求解器、智能问答等需要复杂逻辑的应用。由于其开放许可，商用集成也没有法律障碍 (deepseek-r1:1.5b)。
* **研究者：**对于AI研究人员，R1 提供了一个研究深度推理和强化学习训练的绝佳平台。它展示了纯强化学习赋予LLM推理能力的可能性 (Release DeepSeek-R1 · deepseek-ai/DeepSeek-R1 at 5a56bdb)。研究者可以分析其架构（稀疏专家、超长思维链）、训练方法，以及在推理过程中的行为，从中获得学术灵感。此外，R1 及其开源衍生模型可用于研究链式思考（Chain-of-Thought）、自我反思等前沿课题。
* '''AI 爱好者与极客：对于技术爱好者，DeepSeek R1 是一个令人兴奋的尝试对象。由于官方开放了小到1.5B参数、大到670B参数的一系列模型权重 (deepseek-r1:1.5b)，AI 极客们可以在本地机器上跑起一个“小号”的 R1，体验它的推理对话能力。社区已经出现了将 R1 部署在个人电脑甚至手机上的尝试 (How to run DeepSeek-R1:1.5b LLM on android using Termux - QED42)，这对DIY精神的爱好者来说非常有吸引力。同时，那些关注数据隐私或希望摆脱云服务限制的用户，也可以利用 R1 搭建离线AI助手'''。

<nowiki>**</nowiki>小白快速入门：**对于AI领域的新手（“小白”用户），面对如此高大上的大模型也不必望而却步。以下是小白入门 R1 的几个友好途径：

# '''使用官方应用或网页版：这是最简单的方式。DeepSeek 官方提供了网页版聊天界面，以及移动端的 DeepSeek APP（在应用商店可以下载）。您只需注册账号即可与模型对话，无需任何配置。事实上，在 R1 发布时，官方就推出了 R1-Lite 模型的线上体验版，用户可以一键登录网页开始对话，感受其强大的推理能力 (DeepSeek推理模型预览版上线，解密o1推理过程 | DeepSeek API Docs)。如果您的使用频率不高，直接使用线上服务是最省心'''的选择 (必看：DeepSeek-R1本地部署！超详细教程~ - 雨梦山人 - 博客园)。
# **尝试本地小模型：**如果您对在自己电脑上运行AI感兴趣，但苦于硬件有限，也可以从 R1 的小尺寸模型入手。DeepSeek 团队提供了从1.5B到70B不等的蒸馏模型，参数越小对计算资源要求越低 (deepseek-r1:1.5b)。例如，'''1.5B参数'''的版本（约15亿参数）对显存要求很低，据实践证明 '''2GB显存甚至集成显卡都能跑''' (必看：DeepSeek-R1本地部署！超详细教程~ - 雨梦山人 - 博客园)！您可以借助第三方工具（下文将详述）一键下载并运行这些小模型，在本地离线体验 R1 的对话。虽然推理速度和能力不及完整模型，但足以用来熟悉基本用法。
# **OpenAI 兼容接口：**DeepSeek 的云端API设计上兼容OpenAI API格式 (首次调用 API | DeepSeek API Docs)。这意味着如果您已经熟悉使用 openai 的Python SDK或其他现有工具，那么切换到 DeepSeek API 非常简单：只需更改接口地址和模型名称，即可像调用ChatGPT那样调用 R1 (首次调用 API | DeepSeek API Docs)。对于小白开发者来说，这降低了学习成本——您不用从零开始学习新接口，利用现成的OpenAI调用代码便能上手 R1。
# '''参考社区教程：由于 R1 发布后引起了极大关注，社区中诞生了许多入门向的教程和经验分享。例如有开发者在博客园撰写了“DeepSeek-R1本地部署超详细教程” (必看：DeepSeek-R1本地部署！超详细教程~ - 雨梦山人 - 博客园)，手把手教大家如何在Windows电脑上安装所需环境、一键下载模型并开始对话。这类深入浅出'''的指南非常适合小白按照步骤操作，从中快速掌握使用要领。建议新手多利用社区资源，少走弯路。

总的来说，无论您是只想简单体验一下模型效果的新手用户，还是计划深入研究或开发应用的资深开发者，DeepSeek R1 都提供了相应的入门途径：要么用好官方提供的简单接口，要么按照社区指南一步步在本地跑起来。下一节我们就将详细介绍本地环境的安装与配置，帮助小白顺利启动属于自己的 DeepSeek R1。

== 环境安装与配置 ==
''（本节将重点介绍在个人电脑上部署 DeepSeek R1 蒸馏模型的步骤，以及所需的软硬件环境要求。）''

'''1. 系统与硬件要求：在考虑本地部署前，先评估一下您的设备。对于小参数量的模型（如1.5B、7B等），普通 PC 或笔记本即可运行，CPU 推理虽较慢但可行，有一块2GB以上显存的独立显卡则更佳 (必看：DeepSeek-R1本地部署！超详细教程~ - 雨梦山人 - 博客园)。随着模型参数增大（14B、32B、70B），显存需求逐步升高：例如14B模型建议有至少10GB显存，70B模型则需40GB左右显存才能流畅运行 (deepseek-r1:1.5b)。如果您希望挑战完整的DeepSeek-R1（671B参数），则需要多机多卡的服务器集群'''支持——官方测试指出使用 BF16 精度权重推理需至少4台搭载8×64GB显存的高端服务器 (DeepSeek-R1-模型库-ModelZoo-昇腾社区)（这超出了个人用户范畴）。总之，小白用户一般选择蒸馏的小模型版本在单机运行即可。操作系统方面，Windows 10/11、Ubuntu Linux 20.04+、macOS 等均支持部署方案。

<nowiki>**</nowiki>2. 安装 Ollama 工具：**为了简化本地部署流程，我们采用社区推荐的 '''Ollama''' 工具。Ollama 是一个用于本地管理和运行大型语言模型的开源框架，支持跨平台安装 (必看：DeepSeek-R1本地部署！超详细教程~ - 雨梦山人 - 博客园)。它可以帮我们自动下载模型、加载推理引擎，并提供统一的命令界面，非常适合小白使用。请按照以下步骤安装：

* 前往 Ollama 官方网站 下载适合您操作系统的安装包（Windows/Mac/Linux 均提供）。运行安装程序完成安装。'''Windows 用户'''请尽量将其安装在系统盘默认路径，以免出现环境变量配置问题 (必看：DeepSeek-R1本地部署！超详细教程~ - 雨梦山人 - 博客园)。安装完成后，可在命令行中输入 <code>ollama version</code> 来验证是否安装成功。
* （Windows 用户特别提示：安装后可在“开始”菜单找到 Ollama 图标。双击图标会启动 Ollama 后台服务，但'''不会'''直接打开聊天界面。您仍需通过命令行与模型交互，这一点会在后续步骤说明 (必看：DeepSeek-R1本地部署！超详细教程~ - 雨梦山人 - 博客园)。）

<nowiki>**</nowiki>3. 下载 DeepSeek R1 模型权重：**Ollama 提供了一个模型仓库，其中就包含了 DeepSeek R1 各个参数版本的模型。我们可以通过一条简单的命令来获取模型。例如，如果想安装 '''1.5B版本'''的模型，在终端/命令提示符中运行：
 <code>ollama pull deepseek-r1:1.5b</code>
上述命令将自动从 Ollama 库中下载 DeepSeek-R1 1.5b 模型权重并缓存到本地（首次运行<code>ollama run</code>时也会触发下载）。您也可以在 Ollama 官网上的 Models 页面找到 ''deepseek-r1'' 条目，选择对应版本并复制提供的命令执行 (必看：DeepSeek-R1本地部署！超详细教程~ - 雨梦山人 - 博客园)。不同版本对应的命令标签如下：

* <code>deepseek-r1:1.5b</code> （约1.5B参数，权重文件≈1.1GB (deepseek-r1:1.5b)）
* <code>deepseek-r1:7b</code> （≈7B参数，≈4.7GB）
* <code>deepseek-r1:14b</code> （≈14B参数，≈9GB）
* <code>deepseek-r1:32b</code> （≈32B参数，≈20GB）
* <code>deepseek-r1:70b</code> （≈70B参数，≈43GB）
* <code>deepseek-r1:671b</code> （完整版671B参数，≈404GB，需特殊硬件，不建议小白尝试）

根据您电脑的配置选择合适的模型规模。**提示：**初次下载可能需要一定时间，请耐心等待。下载过程中如果速度异常变慢或中断，可尝试重启终端重新执行命令 (必看：DeepSeek-R1本地部署！超详细教程~ - 雨梦山人 - 博客园)。模型文件下载完毕后，您已在本地成功安装了 DeepSeek R1！（无需手动解压或配置路径，Ollama 会自动索引已下载的模型）

<nowiki>**</nowiki>4. 配置运行环境：**一般情况下，安装好 Ollama 并下载模型后，无需额外配置即可运行模型推理。但如果您希望使用Web界面或进行更高级的操作，可能需要安装Docker和相关前端：

* ''（可选）安装 Docker：'' 若计划使用图形界面的 WebUI，与 Ollama 搭配通常需要 Docker 支持。到 Docker 官网 下载适用于您系统的 Docker Desktop 并安装 (必看：DeepSeek-R1本地部署！超详细教程~ - 雨梦山人 - 博客园)。安装后重启电脑，并确保 Docker 处于启动状态（系统托盘出现鲸鱼图标）。
* ''（可选）安装 Open-WebUI：'' 这是一个流行的本地模型 Web 界面，可连接 Ollama 调用模型。访问 OpenWebUI 官网，按照指南获取并运行 OpenWebUI 容器 (必看：DeepSeek-R1本地部署！超详细教程~ - 雨梦山人 - 博客园)。简而言之，在安装好 Docker 后，执行其提供的一键命令即可启动服务 (必看：DeepSeek-R1本地部署！超详细教程~ - 雨梦山人 - 博客园)。启动成功后，您可以在浏览器中访问本地提供的界面，与模型以聊天形式互动 (必看：DeepSeek-R1本地部署！超详细教程~ - 雨梦山人 - 博客园)。不过对于不熟悉这方面操作的小白来说，使用 WebUI 纯属锦上添花，不是必须步骤 (必看：DeepSeek-R1本地部署！超详细教程~ - 雨梦山人 - 博客园)。您完全可以跳过这两步，直接通过命令行与模型交互。

<nowiki>**</nowiki>5. 云端部署选项：**如果您的本地硬件无法满足需求，DeepSeek R1 也支持便捷的云端部署。AWS 已将 R1 模型纳入其 Amazon Bedrock 市场和 SageMaker JumpStart，中小团队可以通过几次点击在云端创建 R1 模型的托管端点 (DeepSeek-R1 模型现已在 AWS 上可用 | 亚马逊AWS官方博客) (DeepSeek-R1 模型现已在 AWS 上可用 | 亚马逊AWS官方博客)。此外，使用 AWS 的 Trn1 专用实例也可以高效地部署 DeepSeek R1 或其蒸馏模型 (DeepSeek-R1 模型现已在 AWS 上可用 | 亚马逊AWS官方博客)。对于国内用户，华为昇腾社区的 ModelZoo 也提供了 R1 在 Atlas 硬件上的部署教程 (DeepSeek-R1-模型库-ModelZoo-昇腾社区)。简言之，如果本地环境受限，您可以考虑租用云服务器或平台来运行 R1。但出于成本考虑，大部分小白用户更倾向于先用小模型本地跑通，有进一步需求再迁移云端。

完成上述安装和配置后，您就拥有了运行 DeepSeek R1 模型所需的环境。接下来，我们介绍如何实际调用模型来完成推理任务，包括基本的使用方法和命令示例。

== 基本使用方法 ==
一旦模型安装就绪，我们就可以通过命令行或API来与 DeepSeek R1 互动。本节将展示几个关键操作示例，帮助您了解如何发送提问以及调整模型输出。

<nowiki>**</nowiki>1. 命令行交互：**使用 Ollama 安装模型后，可直接在终端中运行对话命令。例如，我们以已下载好的 7B 参数模型为例，在终端输入：
 <code>ollama run deepseek-r1:7b</code>
稍等片刻，您会进入一个交互式对话模式（类似REPL环境），可以直接输入您的问题并按下回车，模型就会生成回答。您也可以将问题通过参数直接传给命令运行一次性推理，例如：
 <code>ollama run deepseek-r1:7b -p "5的阶乘是多少？请一步步计算。"</code>
其中 <code>-p</code> 用于指定用户提示（prompt）。运行该命令后，DeepSeek R1 将分析问题并给出带有推理步骤的答案。例如：

<nowiki>**</nowiki>用户：**5的阶乘是多少？请一步步计算。

<nowiki>**</nowiki>DeepSeek R1：**5 的阶乘是指 1×2×3×4×5 的连乘积。我们逐步计算：首先 1×2 = 2；然后 2×3 = 6；接着 6×4 = 24；最后 24×5 = 120。所以 5! = '''120'''。

上述对话展示了模型的链式推理能力：即便是简单的算术问题，R1 也会按照请求给出逐步的解释过程。对于更复杂的问题（如数学证明、代码调试），R1 往往会先输出一系列思考步骤，最后得到答案。这种'''思维链输出'''是 DeepSeek R1 的一大特色，可帮助用户理解模型的解题思路。

<nowiki>*</nowiki>提示：*如果每次重启电脑后要重新与模型对话，只需再次执行 <code>ollama run deepseek-r1:版本号</code> 即可，无需重复下载模型 (必看：DeepSeek-R1本地部署！超详细教程~ - 雨梦山人 - 博客园)。确保在命令行模式下与模型交互，而不是直接点击 Ollama 的图标（点击图标只会启动服务，并不会弹出对话窗口） (必看：DeepSeek-R1本地部署！超详细教程~ - 雨梦山人 - 博客园)。

<nowiki>**</nowiki>2. 主要参数说明：**与其他大语言模型类似，DeepSeek R1 在推理时也有一些可调参数：

* **温度（temperature）：**控制输出的随机性。高温度会产生更发散、多样的回答，适合创造性任务；低温度则使输出更严谨、一致。默认温度通常为 1。如需严格推理（减少随机器），可将温度降到 0.2-0.5；反之创意场景可提高到1.2以上。通过 Ollama，您可以使用如 <code>--temperature 0.5</code> 参数来调整。
* **最大输出长度：**由于 R1 支持超长思维链，它可能给出很长的回答。您可以设置最大token数以防止输出过长，例如 <code>--max-token 1024</code> 来限制回答长度。另外，如果希望它思考充分，可以适当提高该值（前提是您的显存足够支撑长输出）。
* **系统提示（system prompt）：**您可以在对话开始时提供一个系统角色指令，定义 AI 的行为。例如要求它严格一步步推理、不跳步等。这对控制 R1 的回答风格很有用。在 Ollama 中，system 提示可在启动对话前通过配置文件或命令选项设定。
* **多轮对话：**DeepSeek R1 同样支持上下文记忆，可以进行多轮对话。使用 Ollama 交互模式时，直接连续对话即可，模型会将之前对话作为上下文（直到达到其128k上下文长度上限）。若使用API，需要在每次请求中包含 <code>messages</code> 列表来传递上下文。

一般来说，小白用户在初始阶段无需过多调参，只要提供清晰的问题即可。但了解这些参数的作用，有助于您在需要时优化模型输出。例如，当R1生成的步骤过多、冗长时，可以降低温度或在提示中明确要求“简明回答”；当R1回答不确定、摇摆时，可以降低温度或要求其“给出最终确定答案”。

<nowiki>**</nowiki>3. 调用云端 API：**除了本地运行，您也可以使用 DeepSeek 官方提供的 API 服务。其接口设计与 OpenAI 的 ChatGPT API 基本兼容，这意味着您可以用类似的方式调用它 (首次调用 API | DeepSeek API Docs)。首先在 DeepSeek 平台申请一个 API Key，然后参考以下示例代码（Python）：
 <code>import openai
 
 # 设置API Key和接口地址
 openai.api_key = "你的DeepSeek API Key"
 openai.api_base = "<nowiki>https://api.deepseek.com/v1</nowiki>"
 
 # 调用 DeepSeek-R1 (deepseek-reasoner) 模型
 response = openai.ChatCompletion.create(
     model="deepseek-reasoner",
     messages=[{"role": "user", "content": "你好，请解释月食形成的原理。"}],
     temperature=0.7
 )
 print(response["choices"][0]["message"]["content"])</code>
这里我们使用了 OpenAI 提供的官方 Python SDK，只是将 <code>api_base</code> 改为 DeepSeek 的地址，并将模型名指定为 <code>"deepseek-reasoner"</code> (首次调用 API | DeepSeek API Docs)（DeepSeek-R1 的API代号）。这样一来，OpenAI SDK 实际上会把请求发送到 DeepSeek 的服务器，并返回 R1 的回答。您也可以使用 cURL、Node.js 等任意方式调用，只需遵循 OpenAI API的协议格式即可 (首次调用 API | DeepSeek API Docs) (首次调用 API | DeepSeek API Docs)。值得注意的是，DeepSeek 官方还提供了不同版本模型的接口，例如 <code>"deepseek-chat"</code> 指代之前的通用模型 V3。如果要使用最新的 R1 推理能力，一定要设置模型参数为 <code>deepseek-reasoner</code>。

<nowiki>**</nowiki>4. 输入输出示例：**为了更直观地了解 DeepSeek R1 的表现，我们这里给出一个示例对话场景：

* '''用户提问：'''“假如火车以每小时80公里的速度行驶，两地相距400公里，需要多久才能到达？请给出计算过程。”
* '''模型回答：'''“首先，我们有距离 400 公里，速度 80 公里/小时。利用公式：时间 = 距离 / 速度。将400除以80，得到5。所以火车需要大约 '''5 小时''' 到达。计算过程：400 ÷ 80 = 5 小时。”

在这个问题中，模型清晰地展示了计算步骤和结果。可以看到，DeepSeek R1 会按照问题要求列出推理过程，再给出结论。这对小白用户来说非常友好：一方面拿到了答案，另一方面也学习了计算思路。

通过上述基础示例，您应该对如何使用 DeepSeek R1 有了初步了解。无论是在本地命令行里提问，还是通过API编程调用，R1 都能根据您的指令进行深入推理并产出答案。在熟悉基本使用之后，接下来您可以尝试一些'''进阶操作'''，例如对模型进行微调以适应特殊任务，或将其与其他工具集成来扩展功能。

== 进阶操作 ==
DeepSeek R1 拥有开放的模型生态，对于有一定技术基础的用户，可以尝试更高级的玩法，包括模型微调训练、自定义数据集喂入，以及与其他工具结合构建复杂应用。

* **模型微调：**得益于开源许可证，您可以在合法合规的前提下对 DeepSeek R1 及其蒸馏模型进行微调（Fine-tuning） (deepseek-r1:1.5b)。考虑到完整的671B模型过于庞大，实际操作中常针对较小的蒸馏模型进行微调。例如，您可以基于7B或14B参数的模型，用自己整理的问答数据进行有监督微调，令模型更贴合特定领域。常见方法包括使用 Hugging Face 的 Transformers 库加载模型权重，然后用 Trainer API 继续训练；或者采用 LoRA 等轻量微调技术，在保持原模型大部分权重冻结的情况下学习少量新参数，从而大幅降低算力和显存需求。需要注意的是，微调大模型对硬件要求依然不低（至少一张高端GPU），建议先尝试更小规模的模型确认效果，再视需求扩展到大模型。DeepSeek 官方在研发时就验证了“大模型的推理模式可以蒸馏到小模型中” (Release DeepSeek-R1 · deepseek-ai/DeepSeek-R1 at 5a56bdb)，社区也提供了若干1.5B~70B的微调后权重。因此，您完全可以把 R1 视作一个基模型，通过训练属于您自己的数据，让它在特定任务上更上一层楼。
* **训练自己的数据集：**如果您有领域专用的数据，希望训练模型理解这些知识，有两种思路：其一是上述微调，即利用已有模型继续训练；其二是更激进地“从零训练”一个模型。但由于重新训练一个上百亿参数模型的成本极高（需要海量算力和数据），'''现实可行的方案是微调'''。具体步骤包括：准备好格式适当的训练数据（如对话形式的QA对，或者带有思维链标注的推理过程数据），然后选择合适的模型版本，用现有工具进行训练。训练时可设置较小的学习率和轮次，以免过度遗忘原有能力。训练完成后，评估模型在您数据集上的表现，例如回答准确率、专业术语掌握等。如果效果理想，就说明模型已成功学到了您的数据知识。值得一提的是，DeepSeek R1 团队本身就是通过多阶段训练流程，使模型掌握了复杂推理能力的：先用强化学习挖掘推理链条，再用监督微调巩固语言能力 (Release DeepSeek-R1 · deepseek-ai/DeepSeek-R1 at 5a56bdb)。对于开发者而言，当然不需要复现如此复杂的流程，只需在开源模型基础上添加自己的增量知识即可。
* '''结合其他工具或 API 进行扩展：DeepSeek R1 可以很好地融入您的AI应用开发链条中。由于其API兼容OpenAI标准，您可以轻松替换后端模型'''而不改变上层代码逻辑——许多现有的聊天机器人框架、对话界面都能直接对接 R1 的服务 (首次调用 API | DeepSeek API Docs)。例如，借助 '''LangChain''' 等框架，您可以将 R1 与外部数据源、知识库相结合，实现“检索增强型生成”（RAG）应用，让模型在回答时引用外部资料以提高准确性 ( Setting Up Ollama & Running DeepSeek R1 Locally for a Powerful RAG System - DEV Community) ( Setting Up Ollama & Running DeepSeek R1 Locally for a Powerful RAG System - DEV Community)。又如，有开发者使用 Gradio 构建了本地运行的“DeepSeek 编程助手”，通过 Ollama 调用 R1 来提供代码补全和调试建议 (GitHub - Rizwankaka/deepseek-r1-chat: chatbot made with gradio using opensource deepseek-r1 running locally)。这表明 R1 非常适合作为各种'''AI工具的引擎'''：您可以让它当搜索引擎的推理后端、办公软件的逻辑分析插件，或物联网设备的本地智能大脑等等。总之，通过结合现有工具（如对话框架、插件接口）和 R1 的推理能力，您能够开发出丰富多彩且功能强大的AI应用。由于 R1 模型运行完全可控（本地或专属服务器），这在数据隐私和定制灵活性上也优于调用第三方封闭API。

通过掌握以上进阶操作，技术用户可以充分发掘 DeepSeek R1 的潜力：既能让模型'''贴近你的专属场景'''（通过微调训练），又能将其'''融入更庞大的系统'''（通过工具集成）。下一步，您也许会关心这样一个开源大模型在性能上究竟如何，能否和业界其他模型一较高下？下面我们就来看看 DeepSeek R1 的性能测试结果与对比分析。

== 性能测试与对比 ==
自发布以来，DeepSeek R1 在各类基准测试和实际应用中展现了令人瞩目的性能表现。我们从几个方面来看它的表现，并与其他同类模型进行对比。

* **推理能力评测：**作为“推理大模型”，R1 在需要多步思考的任务上成绩斐然。官方报告显示，R1 系列模型在美国数学竞赛 AMC 中最高难度的 AIME 部分，以及全球顶级编程竞赛 Codeforces 的挑战题上，均取得了卓越成绩，'''大幅超越 GPT-4''' 等顶尖模型 (DeepSeek推理模型预览版上线，解密o1推理过程 | DeepSeek API Docs)。这意味着在数学证明、复杂算题、算法竞赛难题等场景下，R1 的推理正确率比 GPT-4 更高。此外，网易有道的内部测试也印证了R1的实力：在有道自有的 K12 教育题库上，DeepSeek-R1 的解题准确率高达 '''88%''' (网易有道全面拥抱DeepSeek-R1，推理大模型加速个性化教学升级 | 量子位)。这一数据远高于此前同类模型在该测试集上的成绩，充分证明了 R1 在教学场景下解决复杂习题的可靠性。
* '''与主流大模型对比：如果将 R1 与目前市面上的通用大模型相比，它在一些方面具有显著优势。首先是推理深度'''：OpenAI 的GPT-4虽然综合能力极强，但在公开交互中并不会展现完整的推理过程（很多链式推理是隐含的），而 DeepSeek R1 则擅长输出详细的思维链，这对需要验证步骤的任务非常有利 (DeepSeek推理模型预览版上线，解密o1推理过程 | DeepSeek API Docs)。其次，在'''特定领域'''（如数学和编程），R1 经专门强化后往往能给出比GPT系列更准确的结果。这一点从前述AIME和Codeforces成绩可见一斑 (DeepSeek推理模型预览版上线，解密o1推理过程 | DeepSeek API Docs)。再者，R1 的'''上下文长度'''远超一般模型（GPT-4上下文据传约8K或32K，而R1达到128K），这意味着它能处理超长的问题描述和推理过程而不“遗忘”前面内容。这在长文推理、复杂对话场景中是巨大优势。当然，在语言流畅性、常识问答等泛化能力上，ChatGPT/GPT-4 作为经过大规模互联网语料训练的模型可能仍占优势。但对于R1针对性强的逻辑推理任务，二者可谓各有千秋。
* '''与同类开源模型对比：在开源领域，近似的对标模型有 Meta 的 Llama2 系列、百度的文心大模型以及阿里云的 Qwen 千问模型等。DeepSeek R1 则因为其独特的MoE稀疏架构和强化学习训练，在性能和效率组合上形成差异化竞争力。据报道，R1 团队通过架构和训练优化，使模型推理成本降低了90%+''' (网易有道全面拥抱DeepSeek-R1，推理大模型加速个性化教学升级 | 量子位)——也就是说，在相似规模和任务下，R1 对算力资源的消耗显著小于其他 dense 架构模型。这对需要部署大模型的企业来说吸引力巨大：用更低的硬件投入即可达到同等甚至更好的效果。此外，R1 发布时引入了“纯RL赋能推理”的创新做法（DeepSeek-R1-Zero），这是业界首个'''完全通过强化学习激发推理能力'''的开源尝试 (Release DeepSeek-R1 · deepseek-ai/DeepSeek-R1 at 5a56bdb)。相较之下，大多数同类模型都采用了大量监督微调数据来训练。R1 的出现为研究人员提供了一种新思路，其开源的权重为社区验证和复现这一路径提供了可能。 (deepseek-ai/DeepSeek-R1 · Thoughts on deepseek-r1. Correct me if I'm wrong)
* '''蒸馏小模型性能：值得关注的是，DeepSeek 官方发布的 1.5B-70B 的蒸馏模型在同等参数量级上也拥有惊人的表现'''。这些小模型基于 Qwen 和 Llama 等社区常用基模型，经过 R1 生成的数据微调后，在推理基准上的得分大幅提升 (Release DeepSeek-R1 · deepseek-ai/DeepSeek-R1 at 5a56bdb)。换言之，一个区区7B参数的 DeepSeek-R1-Distill 模型，其复杂推理能力可能媲美甚至超越普通的13B/20B模型。这对开源社区是很大的贡献：小模型变得更聪明、更实用，从而'''降低了使用门槛'''。在实际对比中，社区用户反馈 7B 的 R1 蒸馏模型在一些逻辑题上的准确性胜过了Llama2-13B等大一号的模型。这也证明了大型模型的推理“经验”可以成功迁移到小模型上，为今后训练高性能小模型提供了范例 (Release DeepSeek-R1 · deepseek-ai/DeepSeek-R1 at 5a56bdb)。
* '''不足与局限：当然，我们也要客观地看到 R1 的一些局限。首先，虽然成本大幅降低，但要充分发挥 R1 实力仍需要较高端的计算环境'''（比如要跑完整模型就离不开多GPU服务器）——这点上它和其他大模型一致，不可能在手机等设备上直接运行超大模型。其次，由于 R1 特化于推理，有些日常闲聊或开放领域知识问答上可能未必比经过大规模互联网语料训练的模型更健谈。此外，R1 输出长链推理虽是优势，但在实际应用中有时并不需要那么详尽的步骤，如何'''控制回答长度'''、让模型学会在啰嗦和准确之间平衡，也是使用者需要考虑的。最后，R1 虽已开源权重，但其训练用的部分数据和代码未完全公开 (deepseek-ai/DeepSeek-R1 · Thoughts on deepseek-r1. Correct me if I'm wrong)（例如具体使用了哪些高质量推理数据集尚不明确），这可能在学术研究复现上留有一些挑战。

总体而言，DeepSeek R1 在性能上的亮点是'''卓越的推理能力和高性价比'''。它证明了通过新颖的训练范式，可以在有限成本下逼近甚至超越行业最强模型的特定能力。这对推动大模型普惠化具有积极意义。通过与各类模型的对比，我们看到 R1 已经站在了行业前沿，尤其是在它所专长的领域。但任何模型都有其适用范围和限制，理解这些有助于我们更好地发挥 R1 的作用。了解了性能层面的情况后，让我们看看 R1 在实际应用中能发挥哪些作用、已经有哪些成功案例。

== 实际应用场景 ==
DeepSeek R1 强大的推理和问答能力，为众多实际应用场景带来了新的可能性。以下是几个典型的领域及示例，展示如何利用 R1 提升生产力和创造价值：

* '''编程辅助：R1 在代码理解和生成方面表现突出，非常适合作为程序员的智能助手。例如，有开发者构建了“DeepSeek Code Companion”工具，利用本地 R1 模型为写代码提供帮助 (GitHub - Rizwankaka/deepseek-r1-chat: chatbot made with gradio using opensource deepseek-r1 running locally)。该助手能理解自然语言的编程请求，直接生成相应的代码片段；还能阅读报错信息或现有代码，给出调试建议和修改方案 (GitHub - Rizwankaka/deepseek-r1-chat: chatbot made with gradio using opensource deepseek-r1 running locally)。由于 R1 善于逻辑推理，它在分析复杂算法、推断边界情况方面比一般模型更可靠。实际应用中，您可以将 R1 集成到IDE插件中，实现类似GitHub Copilot的本地替代品：当您编写代码时，实时获得函数实现建议；当测试失败时，请求模型解释可能的bug原因。更棒的是，这一切都可以100%本地离线运行''' (GitHub - Rizwankaka/deepseek-r1-chat: chatbot made with gradio using opensource deepseek-r1 running locally)，代码隐私完全由您掌控。不仅限于编写代码，R1 还可以帮助'''生成文档'''（根据代码注释生成文档说明）、'''设计解决方案'''（根据需求描述给出系统设计思路）等，在软件开发的多个环节充当智囊。
* '''AI 科研与推理验证：对于科研工作者，尤其是数学、计算机科学等领域，R1 可以作为一个“推理合作者”。比如在数学研究中，您可以让模型尝试证明一个引理，或者检验给定命题在特定条件下是否为真。R1 会输出一系列推理步骤，这些步骤有时能启发研究者思考新的方向，或作为验证辅助。 (DeepSeek推理模型预览版上线，解密o1推理过程 | DeepSeek API Docs)指出，R1 的思维链长度可达数万字，这意味着它能够沿着逻辑一直推演下去，这对复杂定理证明是非常有利的。再如在算法研究中，您可以描述一个问题，要求 R1 给出解题思路，它可能会产出一种可行算法并分析时间复杂度。虽然学术上不能盲信 AI 给出的证明或算法，但其思路可供参考、碰撞出灵感。在需要验证推理正确性的场景，R1 也可发挥作用——通过让模型自行检查和反思自己的推理过程，您可以看到推理链中的每一步，从而更容易定位错误和修正。在一定程度上，R1 可以被视作一个智能推理引擎'''，帮研究者承担部分繁琐的推导工作。当然，目前模型的推理能力还未达到严谨证明人类数学的地步，但作为科研助手已经展示出可喜的潜力。
* **生产力工具：**在日常工作和生活中，DeepSeek R1 也能充当各类生产力工具的“大脑”，提升自动化和决策支持水平。举几个例子：
** ''数据分析与决策支持：'' 给模型提供一份复杂的报表数据，请它做出分析总结和决策建议。R1 会逐步梳理数据中的关系、趋势，最终给出结论。例如在财务报表分析中，它可以列出若干关键指标的推导过程并给出投资建议。这种场景下，R1 类似于一个耐心细致的分析师。
** ''文本校对与逻辑检查：'' 对长篇文档或计划方案进行审阅时，R1 可通过链式推理发现其中的逻辑漏洞、不一致之处。比如审查一份合同条款，模型可以逐条推敲前后是否矛盾，并指出可能的法律风险。
** ''复杂任务规划：'' 当面临一个多步骤的复杂任务（比如项目管理计划、活动筹备流程），可以让 R1 列出所需步骤并检查依赖关系是否合理。由于有长上下文和推断能力，R1 可以覆盖方方面面，确保没有遗漏关键环节。例如筹备一次会议需要做哪些准备，R1 不仅能给出清单，还能推理出每步所需时间、人力等。
** ''逻辑型问答助手：'' 在客服或办公环境中，很多问答涉及逻辑判断或计算。R1 可部署为智能问答引擎，应对诸如“如果我同时满足条件A和B，是否可以申请优惠？”这类需要多条件推理的问题。它会把规则逐条应用并推断出答案，比普通FAQ机器人更胜任复杂咨询。
* '''教育与学习：教育是 R1 大展身手的另一个重要舞台。正如网易有道引入 R1 所做的那样，它可以成为个性化学习助手''' (网易有道全面拥抱DeepSeek-R1，推理大模型加速个性化教学升级 | 量子位)。在解答学生疑问时，R1 会提供更具深度和准确性的思路，逐步引导学生理解问题而不是直接给出答案 (网易有道全面拥抱DeepSeek-R1，推理大模型加速个性化教学升级 | 量子位)。举例来说，学生提问一个奥数题，传统的AI可能直接给出结果，但 R1 会先列出若干关键步骤（提示思路），必要时再给答案，从而起到教学的作用。这种风格非常适合作业辅导和难题讲解。此外，R1 可以根据学生的知识水平调整推理过程的详略，让解释既不失严谨又能被理解。在语言学习中，R1 也可用于语法纠错和解析复杂句子逻辑结构，让学生明白每个部分的作用。可以预见，随着“理科大模型”的成熟，教育领域将出现更多基于 R1 的应用，比如智能练习册（自动出题并讲解）、虚拟实验助手（指导学生完成科学实验并讲解原理）等。这些应用的共同点是需要 AI 具备'''连贯的逻辑'''和'''循序善诱'''的讲解能力，而这正是 R1 的强项。

除了上述场景，还有许多其他潜在应用。例如在法律领域，R1 可以协助进行案情分析、法律逻辑推演；在医疗领域，它或许可用于推理病症诊断过程（但需严格把关正确性）；在游戏设计中，它能为复杂谜题生成解谜思路等等。总之，任何需要'''推理、规划、分析'''的地方，都有可能引入 DeepSeek R1 来作为智能引擎。随着社区和企业对 R1 的探索加深，我们会看到越来越多创意十足的产品诞生。

需要强调的一点是，在应用这些场景时，人类的监督和校验仍然重要。虽然 R1 善于推理，但难免也有出错的时候（例如对某些知识点误用或推理路径偏离）。因此最佳实践是让 R1 提供初步方案或结论，然后由人工审核确认。这样既能利用 AI 的速度和思维广度，又能避免低级错误造成影响。

== 常见问题与排错指南 ==
在使用 DeepSeek R1 的过程中，尤其是对于初学者，可能会遇到一些困难或疑问。下面整理了常见问题及相应的解决思路，供您参考：

* '''Q1: 模型无法加载或运行缓慢。'''  '''A:''' 首先检查硬件是否达标——显存是否足够、驱动是否安装正确。如果在本地使用 Ollama，确保之前模型权重已成功下载（可通过 <code>ollama list</code> 查看可用模型）。对于'''显存不足'''导致的OOM错误，解决办法是切换到更小的模型版本运行。例如尝试用7B或1.5B模型替代70B模型。如果仍希望运行大模型，可以考虑启用更高程度的量化（例如4-bit甚至8-bit权重）或使用支持内存交换的推理框架。另外，对于'''CPU运行缓慢'''的情况，这是正常的，因为大模型主要依赖GPU加速；您可以通过减少 <code>--max-token</code> 上限或提升 <code>--ngpu</code> 设置（若有GPU）来加快推理。总之，确保环境满足基本要求：拥有足够内存/显存、安装了相应的推理加速库，然后根据资源选择合适的模型大小 (必看：DeepSeek-R1本地部署！超详细教程~ - 雨梦山人 - 博客园)。
* '''Q2: 使用 Ollama 命令没有反应或报错找不到模型。'''  '''A:''' 请确认您在命令中使用的模型标签是否正确拼写（比如<code>deepseek-r1:7b</code>）。如果是刚安装完 Ollama，可能需要先运行一次 <code>ollama pull deepseek-r1:7b</code> 之类的命令下载模型 (必看：DeepSeek-R1本地部署！超详细教程~ - 雨梦山人 - 博客园)。另外，在 Windows 平台上，要通过**命令提示符(cmd)**或PowerShell运行命令，而不是双击Ollama程序 (必看：DeepSeek-R1本地部署！超详细教程~ - 雨梦山人 - 博客园)。如果出现 <code>'ollama' 不是内部或外部命令</code> 这类错误，可能是环境变量未配置好，您可以尝试重启计算机，或手动将 Ollama 安装路径加入 PATH。Mac/Linux 用户确保在终端对 Ollama 有可执行权限。如果问题仍存，在 Ollama 官方 Discord 或GitHub提问往往能得到社区的帮助。
* '''Q3: 模型回答的内容不符合预期，甚至答非所问。'''  '''A:''' 可能的原因有：'''提问方式不清晰'''或'''参数设置不当'''。首先检查您的提示是否准确传达了意图。DeepSeek R1 往往会严格沿着问题的文字表述去推理，所以如果问题本身有歧义，回答也可能偏离。尝试明确地描述问题，必要时分解成多句或提供背景。此外，留意当前对话上下文中是否有干扰信息，您可以在新会话中单独提问以排除干扰。参数方面，如果设置了较高的 temperature，模型可能产生发散的或随机的内容，此时可降低温度以获得更稳定的结果。如果模型给出过于简短的回答，不符合您要求的详尽程度，可以在提示中明确要求“请一步步分析并给出结论”，R1 通常会据此调整输出长度和格式。总之，善用'''提示工程'''（prompt engineering）技巧，引导模型朝正确方向思考。
* '''Q4: 如何控制模型不输出过长的推理步骤？'''  '''A:''' 虽然长链思维是 R1 的特色，但有时您可能希望直接得到简洁答案。您可以采取以下措施：1）在提问时附加类似“无需给出详细过程”的说明，引导模型省略中间推理；2）将 temperature 调低，使得模型倾向于确定性的回答而非探索性叙述；3）使用 <code>max_tokens</code> 参数限制输出长度，这会强制截断过长答案（但注意可能截断不完整的思路）。另外，如果使用API调用，可以实现'''流式输出(stream)'''，一旦觉得答案够用即可中断。这在一定程度上可以人为控制回答长度。
* '''Q5: 本地部署是否必要？网页版/云服务是否无法满足？'''  '''A:''' 这取决于您的使用场景和需求强度。 (必看：DeepSeek-R1本地部署！超详细教程~ - 雨梦山人 - 博客园)指出，如果您只是偶尔使用AI服务，其实直接使用官方在线版更加方便，因为无需自己维护环境。然而本地部署在某些情况下很有价值：当'''硬件条件充足'''且追求'''极低延迟'''时，本地运行能带来更快的响应；当涉及'''敏感数据'''时，本地部署确保数据不出机器，安全性更高 (必看：DeepSeek-R1本地部署！超详细教程~ - 雨梦山人 - 博客园)；当需要'''高频调用'''或长时间大量使用时，本地运行可省去云API费用 (必看：DeepSeek-R1本地部署！超详细教程~ - 雨梦山人 - 博客园)；或者您有'''定制开发'''需求，希望深入控制模型行为，这都需要本地环境来调试 (必看：DeepSeek-R1本地部署！超详细教程~ - 雨梦山人 - 博客园)。所以，小白用户可以先从在线体验开始，如果发现自己有上述需求，再按照本指南逐步尝试本地部署。
* '''Q6: 模型下载或调用时网络很慢怎么办？'''  '''A:''' R1 全量模型相当庞大，即便蒸馏后的几个小模型加起来也有几十GB。如果您下载困难，可以考虑换用国内镜像源或离峰时段重试。Hugging Face 上提供的模型权重通常支持断点续传，您可以借助 <code>huggingface-cli</code> 工具来下载 (How to download the full version of DeepSeek R1? : r/LocalLLaMA)。对于 API 调用慢的问题，可能是网络连接到 DeepSeek 服务器不稳定，您可以尝试使用国内代理或直接部署离线方案。此外，确认一下是否命中了调用限速——DeepSeek API对免费用户可能有并发或速率限制 (首次调用 API | DeepSeek API Docs) (首次调用 API | DeepSeek API Docs)。如果您的应用需要高并发，应该提前申请更高的配额或购买相应资源。
* '''Q7: 微调自己的模型遇到显存不足/训练缓慢。'''  '''A:''' 微调大模型对资源要求更高。对于显存不足，可尝试'''梯度累计'''（grad accumulation）以用时间换空间，或者使用'''低精度训练'''（如 bfloat16 或 8-bit Adam 优化）来降低显存占用。如果有多卡服务器，可以使用分布式训练框架（DeepSpeed, FSDP等）对模型进行并行。训练太慢可以考虑减少数据量或轮次做个小规模实验确认思路。另外一种折中方案是使用 LoRA 等高效微调方法，它只需训练极少量参数，大幅加快了训练速度且显存占用低，尤其适合在消费级显卡上 fine-tune。一旦微调完成，务必在验证集上测试模型效果，以确保训练过程没有破坏模型原有能力或引入偏差。如果效果不理想，可能需要调整超参数或训练数据的格式，再次尝试。
* '''Q8: 深度推理产生的错误如何排查？'''  '''A:''' 当 R1 给出的长链推理中某一步出错时，定位和纠正可能比较花时间。一个有用的方法是'''让模型自己找茬'''：您可以在它给出答案后，追问它“上述推理哪一步可能有问题？请重新检查并修正”。由于 R1 具备一定的反思能力 (网易有道全面拥抱DeepSeek-R1，推理大模型加速个性化教学升级 | 量子位)，它有时能自我发现逻辑漏洞并改进答案。当然，这并非万无一失，人为介入验证仍很重要。如果模型坚持错误，您可以尝试简化问题或将中间步骤拆开逐一提问，找出是哪一步知识有偏差，然后针对性地纠正提示或提供额外信息。随着您对模型了解加深，您也会总结出一些'''常见错误模式'''（比如计算时的一些疏漏、特定领域知识的不准确等），针对这些模式提前做出提示或预防措施，可以提高最终答案的正确率。

总的来说，大多数遇到的问题都可以通过调整'''参数'''、'''提示'''或'''配置'''来解决。一开始难免需要一点耐心和试错，小白用户不必气馁。社区论坛和文档也是很好的求助渠道，很多问题别人可能已经遇到并解决了。在不断的摸索中，您会渐渐掌握驾驭 DeepSeek R1 的技巧，让它更好地为您所用。
----经过本指南的介绍，相信您已经对 DeepSeek R1 有了全面的认识：从模型背景、安装配置，到使用方法、进阶技巧，再到性能与应用分析。一句话总结：'''DeepSeek R1 将深度推理的能力带入了开源生态，为开发者和爱好者提供了一个功能强大且经济高效的AI工具''' (网易有道全面拥抱DeepSeek-R1，推理大模型加速个性化教学升级 | 量子位)。对于小白用户而言，它的上手门槛并不高，循序渐进地学习和实验，就能体会到这一模型的独特魅力。希望本指南能帮助您迈出探索 DeepSeek R1 的第一步，激发出更多创意和可能性！祝您玩转 R1，解锁属于自己的 AI 新技能。