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DEEP SEEK R1 满血版
探索未至之境 (官网落地页) 免安装网页版 (在线直接对话) 直达通道路由 (节点毫秒测速) 帮助中心手册 (Ollama部署与API指南)
工业级旗舰 DeepSeek-R1 纯强化学习推理模型现已上线

DEEPSEEK AI

探索未至之境 · 工业级强劲算力重构思考深度

DeepSeek(深度求索)专注于开创性人工智能基础技术研发。基于千亿级混合专家架构(MoE)与冷启动后大规模强化学习训练,无需高昂门槛,即刻在 DeepSeek 网页版体验免安装在线长思维链深度推理。

船坞重工通告:DeepSeek API 开放平台调用单价全面下调,百万 Token 输入仅需 1 元;支持完全兼容 OpenAI 接口与高并发离线评测 Harness。
免安装开箱即用
满血 R1 深度思考链
开源开放与隐私留存
TERMINAL // DEEPSEEK-R1
如何在本地工业服务器用 Ollama 启动 DeepSeek-R1 蒸馏模型?
已进入深度思考(耗时 1.2 秒):推荐直接运行如下指令,即可免配置离线加载:
# 1. 终端拉取并离线执行 7B 蒸馏版
ollama run deepseek-r1:7b
# 2. 检查显存与冷启动端口
curl http://localhost:11434/api/generate

工业级全栈智能计算能力

突破算力与算法边界,以重工品质铸造前沿推理引擎。从通用基座到复杂工业数学建模,提供稳定、高通量、低成本的智能化基础设施。

超长思维链强化学习

不依赖大量监督标注数据,通过大规模自博弈强化学习涌现自我反思与多步严密逻辑推演能力。

工业级代码生成与重构

精准掌握数十种工程级编程语言,覆盖底层 C/C++、驱动逻辑、自动化脚本与高并发微服务编写。

高吞吐 MoE 稀疏架构

创新型多头隐空间注意力与动态专家路由,单 Token 激活参数仅为总参一小部分,吞吐跃升数倍。

DeepSeek Harness 工业评测

开放标准的工业级模型评测套件,覆盖复杂数学、竞技代码及多语料事实推理,指标真实公开。

本地离线部署无损蒸馏

提供 1.5B 到 70B 全套蒸馏权重,支持单张消费级显卡平稳载入,满足离线断网与高度私密环境。

标准兼容 API 开放平台

无缝平替主流大模型接口协议,毫秒级响应流式输出,支持企业级用量管控与灵活计费账单。

重工算力矩阵与工业矩阵

全生命周期模型家族,兼顾纯强化学习极限推理与超大规模低延迟泛化交互。

旗舰推理
DeepSeek-R1
纯强化学习深度思考模型

在无人工干预的情况下自主涌现反思机制,高难度数学竞赛与复杂逻辑问题解决率比肩前沿水平。

上下文:128K 架构:MoE 稀疏
通用基座
DeepSeek-V3
千亿总参高效通用架构

多头隐变量注意力机制极大降低推理显存损耗,高通量并发文本创作、知识问答与中英多语言翻译。

首字延迟:< 350ms 单字价格:¥0.001/k
端侧蒸馏
R1-Distill-Qwen
消费级硬件离线部署首选

将 R1 思考能力无损转移至 1.5B/7B/14B/32B 轻量骨干,支持通过 Ollama 或 LMStudio 单卡离线加载。

显存需求:>= 6GB 开源许可:MIT 开放
开发套件
DeepSeek Harness
自动化工程评测基准

提供从模型对齐、长文本压测到高并发吞吐指标的完整测试流水线,助力企业构建坚实自动化 AI 流水线。

测试覆盖:100+ 项 集成支持:Python SDK

几行代码即可点火接入,重工业级接口吞吐

标准 OpenAI SDK 无缝迁移,只需更换 base_url 和 api_key。享受毫秒级流式下发与开箱即用的深度思考标签 ``。

完全兼容 OpenAI / vLLM / SGLang 通用调用标准
支持流式传输思考过程(Reasoning Content 独占字段)
上下文高达 128K,支持复杂代码仓多文件跨上下文解析
高并发配额弹性扩容,无隐性锁定与阶梯溢价
查阅 API 开放平台指南
PYTHON 3.10+ // RUNNABLE_EXAMPLE client_quickstart.py
# 安装依赖: pip install openai
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-deepseek-your-industrial-key",
    base_url="api.deepseek.com"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-reasoner",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "设计一个高并发重型工况任务分流方案"}
    ],
    stream=True
)

for chunk in response:
    if chunk.choices[0].delta.reasoning_content:
        print(chunk.choices[0].delta.reasoning_content, end="")
    elif chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

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