Alex Getmanwczesne sygnały AI

DeepSeek R1

DeepSeek

Wydano Zaktualizowano
Okno kontekstowe
64K
64 000 tokenów

Oś czasu

  1. · Wersja wag · odnośnik źródłowy
  1. · Odnośniki źródłowe · GitHub search · DeepSeek · commits · warejohn4366/war · @warejohn4366
    Fragment
    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. · Odnośniki źródłowe · GitHub search · DeepSeek · pulls · overnightworks/speech · @dependabot[bot]
    Fragment
    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. · Odnośniki źródłowe · GitHub search · DeepSeek · pulls · anomalyco/models.dev · @models-dev-automation[bot]
    Fragment
    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. · Odnośniki źródłowe · GitHub search · DeepSeek · pulls · ROCm/aiter · @karverma-amd
    Fragment
    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. · Odnośniki źródłowe · GitHub search · DeepSeek · pulls · NVIDIA/TensorRT-LLM · @moraxu
  6. · Odnośniki źródłowe · GitHub search · DeepSeek · pulls · NVIDIA/TensorRT-LLM · @farazkh80
    Fragment
    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. · Wpis w katalogu · GitHub · openai/openai-agents-python · code
    Fragment
    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

    To odwołanie w kodzie nie potwierdza używanego identyfikatora modelu.

Sygnały 1

Dane techniczne

DeepSeek R1 to model AI od DeepSeek z otwartymi wagami, wydany 2025-01-20. Okno kontekstowe wynosi 64 000 tokenów.

Okno kontekstowe
64 000
Wagi
Otwarte

Pytania

Jakie jest okno kontekstowe DeepSeek R1?

Okno kontekstowe wynosi 64 000 tokenów.

Czy wagi modelu DeepSeek R1 są publicznie dostępne?

Tak. DeepSeek publikuje wagi modelu.

Kiedy wydano DeepSeek R1?

2025-01-20.