R1
1660°
<deepseek-r1>
Ang mga app na sumusuporta sa mga tag ng ModelTrends ay nagpapahintulot sa'yo na patakbuhin/install ang mga modelo sa pamamagitan ng pagkopya ng code na ito sa iyong prompt nang walang setup. Hanapin ang aming icon sa mga app na sumusuporta dito, tulad ng Prism (sa ibaba).
Patakbuhin ang modelong ito
Alok / Ads
Easy Creator (Prism) Web
Walang limitasyon · flat fee
Pinakamainam para sa mga baguhan. Malalakas na workflows, madaling matutunan.
PirateDiffusion Telegram
Walang limitasyon · flat fee
Gumawa ng mga video, larawan, custom na chat personas, at iba pa.
Pro studio (SpyGlass) Web
Walang limitasyon · flat fee
Mag-browse ng mga modelo, mag-render at mag-refine mula sa kahit anong browser o telepono.
Discord bot (Vector)
Walang limitasyon · flat fee
Idagdag ang Vector sa iyong server o sumali sa Vector Discord. Gumawa ng kahit ano!
Unified Editor Web
Walang limitasyon · flat fee
Editor para sa mga larawan at video: mag-render, mag-edit, mag-upscale at iba pa sa isang pahina.
OpenRouter Terminal / API
Bayad kada token
Makipag-chat sa modelong ito sa browser o tawagan ito mula sa iyong code gamit ang isang API key.
Mga Lokal na App
Kailangang i-setup
Mag-setup ng mga lokal na programa kung kaya ng hardware ng computer mo.
ModelDuel Web
Bayad kada gamit
Gumawa ng parehong prompt sa hanggang 50 checkpoint/base models nang sabay-sabay.
Mga gabay para sa model na ito
Pinakamahusay na lokal na LLM ayon sa gamit (Oktubre 2026): ang tamang open model para sa bawat trabaho
Gaano ba talaga kalaki ang VRAM na kailangan ko para sa local AI?
Ano ang GGUF file? Ipinaliwanag ang mga quantized na modelo (Q4, Q8, fp8, NF4)
DeepSeek | 64,000 token context | $0.70/M input, $2.50/M output. Narito ang DeepSeek R1: Pagganap na katumbas ng OpenAI o1, ngunit open-sourced at may ganap na bukas na reasoning tokens. May 671B parameters ang laki nito, na may 37B na aktibo sa isang inference pass. Ganap na open-source na modelo at technical reportOpens in new tab. MIT licensed: Malayang gamitin at i-komersyalisa!
Mga tala ng Kapitan
Mga tala mula sa 2026-10-13
Ang DeepSeek R1 ay isang 671-bilyong-parameter mixture-of-experts na reasoning model mula sa DeepSeek, na pangunahing sinanay gamit ang reinforcement learning sa halip na supervised fine-tuning. Katumbas nito ang OpenAI o1 sa math, code, at reasoning tasks, habang inilalathala nang bukas ang mga chain-of-thought tokens nito — isang bagay na hindi ginagawa ng o1. MIT-licensed at open-weights, ito ay angkop para sa mga mananaliksik, developer, at sinumang nais ng frontier-class na reasoner na maaari nilang suriin, i-distill, o i-deploy nang komersyal.
Kilalang-kilala sa
- Performance sa reasoning na katumbas ng OpenAI o1 sa math, code, at logic tasks
- Ganap na nakikitang chain-of-thought tokens — hindi nakatago ang proseso ng pag-iisip
- MIT lisensya: maaaring i-distill, i-fine-tune, at i-komersyalize nang walang limitasyon
- Anim na mas maliliit na distilled models ang inilabas kasabay, hanggang 1.5B parameters
- RL-trained reasoning na nagpakita ng self-verification at reflection behaviors
Mag-ingat sa
- 671B kabuuang parameters: nangangailangan ng seryosong hardware para patakbuhin nang lokal; karamihan sa mga user ay gagamit ng API.
- 64,000-token na context window ay mas maikli kumpara sa ilang kakumpitensya sa performance tier na ito.
- Ang naunang R1-Zero ay nagpakita ng language-mixing at repetition issues; pinabuti ito ng R1 pero suriin muna ang mga rekomendasyon bago gamitin.
Pinakamainam para sa
Mga prompt na subukan
Proof by contradiction
Patunayan na ang square root ng 2 ay irrational. Ipakita ang bawat hakbang ng iyong pag-iisip, itala ang anumang assumptions na ginawa mo, at suriin ang iyong argumento para sa mga puwang bago magbigay ng panghuling sagot.
I-debug ang isang mahirap na function
Narito ang isang Python function na dapat magbalik ng pinakamahabang substring na walang paulit-ulit na karakter, ngunit nagbibigay ito ng maling resulta sa ilang inputs. Sundan ang lohika hakbang-hakbang, tukuyin ang bug, ipaliwanag kung bakit ito pumapalya, at magbigay ng naitama na bersyon na may maikling paliwanag.
def longest_unique(s):
seen = {}
start = 0
best = ''
for i, c in enumerate(s):
if c in seen:
start = seen[c]
seen[c] = i
if i - start + 1 > len(best):
best = s[start:i+1]
return best
Plan under constraints
Isang maliit na koponan ng tatlong engineer ang kailangang i-migrate ang isang live production database sa bagong schema nang walang downtime. May 50 milyong rows ang database at hindi maaaring i-offline ang application. Isipin ang mga panganib, ilista ang mga hakbang ayon sa pagkakasunod, at ipaliwanag ang dahilan sa likod ng bawat desisyon bago ibigay ang panghuling plano ng migration.
Ihambing sa
- DeepSeek V4.1 FlashModelong bukas ang timbang1,048,576 token na konteksto · $0.04/M input, $0.68/M output
- DeepSeek V4 Flash 0731Modelong bukas ang timbang1,048,576 token na konteksto · $0.01/M input, $1.28/M output
- DeepSeek V4 Flash 0423Modelong bukas ang timbang1,048,576 token na konteksto · $0.09/M input, $0.18/M output
- DeepSeek V4 Pro 0813Modelong bukas ang timbang1,048,576 token na konteksto · $1.32/M input, $3.96/M output
Higit pang mga text model mula sa deepseek
Mga tanong na madalas itanong
- Bukás ba ang mga weights at maaari ko bang patakbuhin ang R1 nang lokal?
- Oo — ang DeepSeek R1 ay MIT-licensed na may weights sa Hugging Face, kaya maaari mo itong i-download at patakbuhin nang lokal, bagaman ang buong 671B model ay nangangailangan ng malakas na hardware; ang anim na distilled variants (hanggang 1.5B) ay mas praktikal para sa lokal na paggamit.
- Magkano ang presyo at gaano kahaba ang context window?
- Sa API, ang presyo ay $0.70 bawat milyong input tokens at $2.50 bawat milyong output tokens, na may 64,000-token na context window.
- Paano naiiba ang R1 sa ibang mga modelo ng DeepSeek?
- Ang R1 ay ang reasoning-focused na modelo ng DeepSeek, na sinanay gamit ang malawakang reinforcement learning para mag-produce ng explicit chain-of-thought; nilalayon nito ang math, code, at komplikadong reasoning sa halip na general-purpose chat, at inilalantad nito ang mga reasoning tokens sa halip na itago.
Hatol ng KapitanAng pinaka-mahalagang open-weights na reasoning model na nailabas hanggang ngayon: frontier performance, MIT lisensya, at walang tinatagong proseso sa pag-iisip.
Model card sa Hugging Face
Isinusulat ng Kapitan ang mga tala na ito mula sa sariling paglalarawan at model card ng modelo. Ang mga presyo at laki ng konteksto ay mula sa provider sa oras ng pagsulat at maaaring magbago.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Paano nagkakalkula ang score na ito
Walang datos ng kasikatan mula sa kahit anong pinanggalingan ang modelong ito, kaya may stand-in na numero ito sa ibaba ng 7,000° para kumpleto ang mga listahan. Hindi ito kailanman mauuna sa isang modelong may datos. Lalabas dito ang breakdown kapag may nag-ulat na pinanggalingan.
Talahulugan: ang mga terminong ginagamit dito
- Heat score
- Isang numero kung gaano kadalas gamitin at gusto ang isang modelo ngayon, mula 0° hanggang 9,999°. Bawat listahan sa site na ito na nagsasabing pinakamainit ay nakaayos base dito at wala nang iba pa.
- Floor
- Ang 7,000° na panimulang puntos ng bawat modelong may totoong datos. Ang sukatan ay mula 0° hanggang 9,999°; ang bahagi sa ilalim ng floor ay para sa mga stand-in (mga modelong walang datos), para laging mas mataas ang ranggo ng may datos kaysa wala. Pareho ang floor para sa lahat at hindi ito nagpapasya; ang mga degree sa itaas nito ang totoong sukat.
- Katumbas ng download
- Lahat ng tinatrato ng score bilang download, pinagsama-sama: mga download mismo, bawat torrent seeder bilang 1,000, bawat AI Horde na larawan at bawat takbo sa isang generation site bilang isa.
- Log scale
- Bilang ng sampu, hindi isa-isa: ang pagtaas mula 1,000 hanggang 10,000 downloads ay nagdadagdag ng parehong degree tulad ng mula 10,000 hanggang 100,000. Pinipigilan nito ang mga higante na mauna sa lahat.
- Likes
- Thumbs up at likes mula sa lahat ng pinanggalingan, na katumbas ng kalahati ng download sa log scale.
- Bilis ng pagtanggap
- Ilang downloads kada araw ang nakukuha ng modelo ngayon, mula sa pagkakaiba ng dalawang readings ng isang pinanggalingan. Isang-kapat ng bigat ng term na download.
- Nasukat at tinantya
- Ang nasukat ay ibig sabihin may dalawang pagbabasa mula sa isang pinagmulan at tunay ang pagkakaiba. Ang tinantya naman ay alam lang ang kabuuan ngayon at hinahati ang nakaraan sa buong buhay ng modelo; sinasabi ng site kung alin ang ipinapakita.
- Seeder
- Isang tao na nag-iimbak ng kopya ng weights online para ma-download ng iba gamit ang torrent, o isang naka-host na mirror na gumagawa rin nito. Bawat isa ay katumbas ng 1,000 downloads.
- AI Horde
- Isang volunteer network na gumagawa ng mga larawan nang libre gamit ang mga donadong computer. Pampubliko kung ilang larawan ang nagawa gamit ang isang modelo, at bawat isa ay katumbas ng isang download.
- Mga generation site
- Mga site na may sariling kopya ng modelo at pinapayagan ang mga tao na gumawa gamit ito, tulad ng PixAI, SeaArt at Yodayo. Ang kanilang mga downloads ay binibilang tulad ng sa Civitai at bawat generation run ay isang download.
- OpenRouter tokens
- Ang isang text model na pinagsisilbihan sa pamamagitan ng API, tulad ng Claude o GPT, ay walang weights na ida-download, kaya ang paggamit nito ay sinusukat sa tokens: mga piraso ng teksto na binasa at isinulat nito sa pamamagitan ng OpenRouter, isang gateway na ginagamit ng maraming apps, sa nakaraang 30 araw. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Buong modelo (checkpoint)
- Ang weights mismo, ang file na kayang mag-generate mag-isa. May bonus ito dahil nakadepende dito ang mga add-on.
- LoRA at embedding
- Maliit na add-on files na nagtutulak sa weights ng iba papunta sa isang estilo, karakter o konsepto. Hindi sila kayang tumakbo mag-isa.
- Pamilya at weights
- Ang base na pinagbuo ng modelo, tulad ng SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Lahat ng modelo ay namamana ang petsa ng release ng weights ng pamilya nito.
- Edad
- Mga degree na ibinabawas base sa gaano katagal nang lumabas ang weights ng pamilya: 150° kada taon, hanggang 750°. Pinananatili nito ang mga lumang downloads na may taon para mag-ipon mula sa pag-freeze sa taas ng listahan.
- Pampasigla ng pamilya
- Isang maliit at limitadong tulak para sa mga LoRA ng pamilyang itinataguyod ng site ngayon, palaging nakalista sa breakdown.
- Stand-in score
- Isang matatag na numero sa ibaba ng floor na ibinibigay sa modelong wala pang ulat mula sa pinagmulan, para kumpleto ang listahan. Hindi ito nangunguna sa modelong may datos.
- Bago! (panahon ng grace)
- Ang isang model na mas mababa sa 7 araw ang tanda ay nagpapakita ng Bago! sa halip na score at walang puwesto sa mga ranggo. Ang score nito ay kinakalkula mula unang araw, pero ang modelong isang araw pa lang ang tanda ay lumalago nang mas mabilis kaysa sa iba, kaya kung walang paghihintay, ang #1 ng linggo ay palaging yung lumabas kahapon kaysa sa tumagal nang isang linggo.
- Uso
- Paano ang paglago ng modelo sa isang panahon kumpara sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon. Mas mabilis kaysa karaniwan ay pagtaas, mas mabagal ay pagbaba.
- Karaniwang modelo
- Gitna ng katalogo: kalahati ng mga modelo na may numero ay mas mabilis ang paglago sa panahon, kalahati ay mas mabagal.
Ang R1 ay isang text model para sa pamilyang Text / LLM na nakalista sa ModelTrends.ai, isang read-only na catalog ng mga open source AI model para sa larawan, video at teksto. Ikumpara ito sa ibang Text / LLM model, tingnan ang heat score nito para makita kung gaano ito kasikat, at buksan ito sa PirateDiffusion o BitVector para subukan.
Higit pang Text / LLM modelHigit pang Text / LLM Teksto / LLMllmdeepseekpangangatwiranmatematikapag-codingpananaliksiklokal
Mag-browse ayon sa pamilya ng model
Mga Text / LLM model
434
Mga Anima model
528
Mga Chroma model
19
Mga Fibo model
2
Mga Flux model
1,496
Mga Flux 2 / Klein model
1,239
Mga Flux 3 model
3
Mga Moss model
3
Mga Iris model
1
Mga MiniMax H3 model
364
Mga Hunyuan model
204
Mga Ideogram model
20
Mga Krea2 model
717
Mga Qwen model
20
Mga Qwen2 model
47
Mga Ltx2 model
153