Alex GetmanTidlige KI-signaler

DeepSeek R1

DeepSeek

Lansert Oppdatert
Kontekstvindu
64K
64 000 tokener

Tidslinje

  1. · Vektversjon · dokumentasjonslenke
  1. · Dokumentasjonslenker · GitHub search · DeepSeek · commits · warejohn4366/war · @warejohn4366
    Utdrag
    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. · Dokumentasjonslenker · GitHub search · DeepSeek · pulls · overnightworks/speech · @dependabot[bot]
    Utdrag
    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. · Dokumentasjonslenker · GitHub search · DeepSeek · pulls · anomalyco/models.dev · @models-dev-automation[bot]
    Utdrag
    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. · Dokumentasjonslenker · GitHub search · DeepSeek · pulls · ROCm/aiter · @karverma-amd
    Utdrag
    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. · Dokumentasjonslenker · GitHub search · DeepSeek · pulls · NVIDIA/TensorRT-LLM · @moraxu
  6. · Dokumentasjonslenker · GitHub search · DeepSeek · pulls · NVIDIA/TensorRT-LLM · @farazkh80
    Utdrag
    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. · Oppføring i katalog · GitHub · openai/openai-agents-python · code
    Utdrag
    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

    Denne referansen i koden bekrefter ikke en modellidentifikator i bruk.

Signaler 1

Spesifikasjoner

DeepSeek R1 er en modell fra DeepSeek med åpne vekter, lansert 2025-01-20. Kontekstvinduet er 64 000 tokener.

Kontekstvindu
64 000
Vekter
Åpen

Spørsmål

Hvor stort er kontekstvinduet til DeepSeek R1?

Kontekstvinduet er 64 000 tokener.

Er vektene til DeepSeek R1 offentlig tilgjengelige?

Ja. DeepSeek publiserer vektene.

Når ble DeepSeek R1 lansert?

Den 2025-01-20.