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DeepSeek R1

DeepSeek

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Zeitverlauf

  1. · Gewichtsversion · Beleglink
  1. · Beleglinks · GitHub search · DeepSeek · commits · warejohn4366/war · @warejohn4366
    Auszug
    随着AI发展,企业和开发者希望快速应用AI模型。本文介绍在阿里云PAI Model Gallery上零代码一键部署DeepSeek-V3和DeepSeek-R1模型的方法,包括准备工作、部署步骤、调用方式等。这种方式简化流程、提高效率、降低成本,助力AI能力落地。
  2. · Beleglinks · GitHub search · DeepSeek · pulls · overnightworks/speech · @dependabot[bot]
    Auszug
    XTX, <a href="https://redirect.github.com/vllm-project/vllm/issues/59774">#59774</a>); and gfx1250 enablement for gpt-oss-120b, DeepSeek-R1, DeepSeek-V4-Flash and MiniMax-M3 (<a href="https://redirect.github.com/vllm-project/vllm/issues/58800">#58800</a>).</li>
  3. · Beleglinks · GitHub search · DeepSeek · pulls · anomalyco/models.dev · @models-dev-automation[bot]
    Auszug
    Instruct-Turbo`, `openai/gpt-oss-120b-Turbo`, `google/gemma-4-31B-it-Ultra`, `mattshumer/Reflection-Llama-3.1-70B`, `NovaSky-AI/Sky-T1-32B-Preview`, `deepseek-ai/DeepSeek-R1`, `Qwen/Qwen2-7B-Instruct`, `Qwen/QwQ-32B`, `google/gemma-2-9b-it`, `google/gemma-4-31B-it-turbo`, `Qwen/Qwen3.5-0.8B`, `deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324-Turbo`, `openbmb/MiniCPM-Llama3-V-2_5`, `microsoft/phi-4`, `inclusionAI/Ling-3.0-flash-VL`, `Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking`, `MiniMaxAI/MiniMax-M2.7-Turbo`, `deepseek-ai
  4. · Beleglinks · GitHub search · DeepSeek · pulls · ROCm/aiter · @karverma-amd
    Auszug
    Tuned configs for DeepSeek-R1 MLA-absorb bmms (B=128). Previously fell back to DEFAULT (untuned): 5.5x slower at decode M~1536 . Lets the BF16 MLA-absorb path run
  5. · Beleglinks · GitHub search · DeepSeek · pulls · NVIDIA/TensorRT-LLM · @moraxu
  6. · Beleglinks · GitHub search · DeepSeek · pulls · NVIDIA/TensorRT-LLM · @farazkh80
    Auszug
    with all of its KV remote and MLA (DeepSeek-R1 shape) 1.43x, which is why allocation and placement keep pages local. Partitioned attention rejects FlashMLA, beam
  7. · Katalogeintrag · GitHub · openai/openai-agents-python · code
    Auszug
    object="chat.completion.chunk", choices=[Choice(index=0, delta=delta)], ) for delta in [*reasoning_deltas, ChoiceDelta(content="answer")] ] events = await _collect_handler_events(*chunks, model="deepseek-r1") completed_event = next(event for event in events if event.type == "response.completed") reasoning_item = completed_event.response.output[0] assert isinstance(reasoning_item, ResponseReasoningItem) assert reasoning_item.summary[0].text == "summary" assert reasoning_item.content assert [part.text for part in reasoning_item.content] == ["raw"] assert "_chat_completions_reasoning_field" not in cast(Any, reasoning_item).provider_data replayed_messages = Converter.items_to_messages( [item.model_dump() for item in completed_event.response.output], model="deepseek-r1", ) assert len

    Diese Codereferenz bestätigt keinen tatsächlich verwendeten Modellbezeichner.

Signale 1

Technische Daten

DeepSeek R1 ist ein Modell von DeepSeek mit offenen Modellgewichten, veröffentlicht am 2025-01-20. Das Kontextfenster umfasst 64.000 Tokens.

Kontextfenster
64.000
Modellgewichte
Offen

Fragen

Wie groß ist das Kontextfenster von DeepSeek R1?

Das Kontextfenster umfasst 64.000 Tokens.

Sind die Modellgewichte von DeepSeek R1 offen?

Ja. DeepSeek veröffentlicht die Modellgewichte.

Wann wurde DeepSeek R1 veröffentlicht?

Am 2025-01-20.