Alex Getmanseñales tempranas de IA

DeepSeek R1

DeepSeek

Lanzado Actualizado
Ventana de contexto
64K
64.000 tokens

Cronología

  1. · Versión de pesos · enlace de referencia
  1. · Enlaces de referencia · GitHub search · DeepSeek · commits · warejohn4366/war · @warejohn4366
    Fragmento
    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. · Enlaces de referencia · GitHub search · DeepSeek · pulls · overnightworks/speech · @dependabot[bot]
    Fragmento
    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. · Enlaces de referencia · GitHub search · DeepSeek · pulls · anomalyco/models.dev · @models-dev-automation[bot]
    Fragmento
    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. · Enlaces de referencia · GitHub search · DeepSeek · pulls · ROCm/aiter · @karverma-amd
    Fragmento
    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. · Enlaces de referencia · GitHub search · DeepSeek · pulls · NVIDIA/TensorRT-LLM · @moraxu
  6. · Enlaces de referencia · GitHub search · DeepSeek · pulls · NVIDIA/TensorRT-LLM · @farazkh80
    Fragmento
    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. · Entrada de catálogo · GitHub · openai/openai-agents-python · code
    Fragmento
    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

    Esta referencia en el código no confirma un identificador de modelo en uso.

Señales 1

Especificaciones

DeepSeek R1 es un modelo de DeepSeek con pesos abiertos, lanzado el 2025-01-20. La ventana de contexto es de 64.000 tokens.

Ventana de contexto
64.000
Pesos
Abiertos

Preguntas

¿Cuál es la ventana de contexto de DeepSeek R1?

La ventana de contexto es de 64.000 tokens.

¿Tiene DeepSeek R1 pesos abiertos?

Sí. DeepSeek publica los pesos.

¿Cuándo se lanzó DeepSeek R1?

El 2025-01-20.