Alex Getmantidiga AI-signaler

DeepSeek R1

DeepSeek

Lanserad Uppdaterad
Kontextfönster
64K
64 000 token

Tidslinje

  1. · Viktversion · källänk
  1. · Källänkar · 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. · Källänkar · 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. · Källänkar · 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. · Källänkar · 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. · Källänkar · GitHub search · DeepSeek · pulls · NVIDIA/TensorRT-LLM · @moraxu
  6. · Källänkar · 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. · Katalogpost · 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

    Denna kodreferens bekräftar inte en modellidentifierare som används.

Signaler 1

Specifikationer

DeepSeek R1 är en modell från DeepSeek med öppna vikter, lanserad den 2025-01-20. Kontextfönstret är 64 000 token.

Kontextfönster
64 000
Vikter
Öppna

Frågor

Hur stort är kontextfönstret för DeepSeek R1?

Kontextfönstret är 64 000 token.

Är vikterna för DeepSeek R1 offentligt tillgängliga?

Ja. DeepSeek publicerar vikterna.

När lanserades DeepSeek R1?

Den 2025-01-20.