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追蹤開放 AI 模型
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DeepSeek | 64,000 代幣上下文 | 輸入 $0.70/千,輸出 $2.50/千。DeepSeek R1 來了:性能與 OpenAI o1 相當,但完全開源且推理代幣完全公開。模型大小為 671B 參數,推理時啟用 37B。完全開源模型與技術報告Opens in new tab。MIT 授權:自由蒸餾與商用!
DeepSeek R1 是 DeepSeek 推出的一款 6710 億參數稀疏專家推理模型,主要透過強化學習訓練而非監督微調。它在數學、程式碼與推理任務上與 OpenAI o1 表現相當,且公開其思考鏈標記——這是 o1 所沒有的。採用 MIT 授權並開放權重,適合研究人員、開發者及任何想要一款前沿級推理器且能檢視、蒸餾或商業部署的人。

以...聞名

  • 在數學、程式碼與邏輯任務上的推理表現可媲美 OpenAI o1
  • 完全公開的思考鏈標記——推理過程透明可見
  • MIT 授權:可自由蒸餾、微調與商業化
  • 同時釋出六款較小的蒸餾模型,最小至 15 億參數
  • 強化學習訓練中自發出現自我驗證與反思行為

注意

  • 6710 億總參數:本地執行需強大硬體,多數用戶會使用 API。
  • 64,000 標記上下文視窗比同級競品稍短。
  • 前代 R1-Zero 有語言混用與重複問題;R1 有改善,但部署前請詳閱使用建議。

可嘗試的提示詞

反證法證明
證明根號 2 是無理數。展示每一步推理,標示任何假設,並在給出最終答案前檢查論證是否有漏洞。
除錯棘手函數
這是一個 Python 函數,應回傳不含重複字元的最長子串,但對某些輸入結果錯誤。請逐步檢視邏輯,找出錯誤,解釋失敗原因,並給出修正版本與簡短說明。 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
受限條件下的計畫
一支三人小團隊必須將線上生產資料庫遷移到新架構且零停機。資料庫有 5 千萬筆資料,應用程式無法下線。請思考風險,依序列出步驟,並解釋每個決策背後的理由,最後給出完整遷移計畫。

比較

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常見問題

DeepSeek R1 的權重是開放的嗎?我可以本地執行嗎?
是的,DeepSeek R1 採用 MIT 授權並在 Hugging Face 開放權重,您可以下載並本地執行,但完整 6710 億模型需強大硬體;六款蒸餾變體(最小 15 億參數)更適合本地使用。
價格與上下文視窗長度是多少?
API 價格為每百萬輸入標記 0.70 美元,輸出每百萬標記 2.50 美元,上下文視窗為 64,000 標記。
R1 與 DeepSeek 其他模型有何不同?
R1 是 DeepSeek 專注推理的模型,透過大規模強化學習產生明確思考鏈,目標為數學、程式碼與複雜推理,非通用聊天,且公開其推理標記。
船長評語
迄今最重要的開放權重推理模型:前沿表現、MIT 授權,且推理過程完全透明。
Hugging Face 上的模型卡
船長根據模型自身描述與模型卡撰寫這些筆記。價格與上下文大小為撰寫時提供者資料,可能會變動。
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
ModelTrends.ai 上的 R1:Heat 1,660°
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這個分數是怎麼累積的
這個模型目前還沒有任何來源的流行度數據,所以它會有一個低於 7,000° 的替代數字,讓列表保持完整。它永遠不會排在有數據的模型前面。一旦有來源報告數據,細項就會顯示在這裡。
詞彙表:這裡使用的術語
熱度分數
一個數字,表示模型目前的使用和需求程度,範圍從 0° 到 9,999°。本網站所有標示「最熱門」的排行榜都是依此排序,沒有其他排序依據。
底線
每個有實際數據的模型起始於 7,000°。分數範圍是 0° 到 9,999°;底線以下保留給沒有數據的模型,確保有數據的模型總是排名較前。底線對所有人相同,不影響排名;超過底線的度數才是評分依據。
下載等值
分數中視為下載的所有項目加總:下載本身、每個種子節點算 1,000、每張 AI Horde 圖像和每次生成網站的執行算一。
對數刻度
以十為單位計數,不是以一為單位:從 1,000 到 10,000 下載增加的度數,和從 10,000 到 100,000 增加的度數相同。這樣能防止巨頭壓過其他模型。
喜歡數
來自各來源的讚和喜歡,每個在對數刻度上算半個下載量。
採用率
模型目前每天的下載次數,根據兩次來源讀取的差異計算。權重是下載量的四分之一。
實測與估算
實測表示有兩個來源的讀數,且差異是真實的。估算表示只知道今天的總數,過去的數據則分散在模型的整個生命週期;網站會說明顯示的是哪一種。
種子節點
指在線上保留權重檔案供他人透過種子下載的人,或是提供相同服務的鏡像站。每一個種子節點算作1,000次下載。
AI Horde
一個志願者網絡,利用捐贈的電腦免費生成圖片。它用某模型生成的圖片數量是公開的,每張圖片算作一次下載。
生成網站
自己托管模型並讓人使用它生成圖片的網站,例如PixAI、SeaArt和Yodayo。它們的下載量和Civitai一樣,每次生成算一次下載。
OpenRouter 代幣
透過 API 提供的文字模型,如 Claude 或 GPT,沒有權重可下載,因此使用量以代幣計算:過去30天內透過 OpenRouter(許多應用使用的閘道)讀取和生成的文字片段。每 10,000,000 代幣算作一次下載。來源:OpenRouter (openrouter.ai/rankings),CC BY 4.0。
完整模型(檢查點)
權重本身,是能獨立生成的檔案。它會有額外加分,因為其他附加檔案都依賴它。
LoRA和嵌入
小型附加檔案,用來引導別人的權重走向某種風格、角色或概念。它們無法獨立運行。
家族與權重
模型所建立的基礎,例如SD 1.5、SDXL、Flux或Wan。每個模型都繼承其家族權重的發布日期。
年齡
根據家族權重發布時間距今多久,扣除的度數:每年150°,最多750°。它會保留那些有多年累積下載的舊模型,防止它們從排行榜頂端消失。
家族加成
針對本站目前推廣的某個家族的LoRA給予的小幅度限制加成,會在分解中顯示。
替代分數
給尚無來源報告的模型一個穩定的最低分,讓列表保持完整。它永遠不會高於有數據的模型。
全新!(寬限期)
不到 7 天的新模型會顯示「全新!」而非分數,且不列入排名。分數從第一天開始計算,但一天大的模型成長最快,若不等待,週榜首將永遠是昨天剛出的模型,而非持續一週的。
趨勢
模型在某段時間內的成長與典型模型同期成長的比較。比典型快表示上升,比典型慢表示下降。
典型模型
目錄中的中間值:一半模型在該期間成長較快,一半較慢。