R1
1660°
執行此模型
優惠/廣告
Easy Creator (Prism) 網頁
無限 · 固定費用
最適合初學者。強大的工作流程,學習曲線低。
PirateDiffusion Telegram
無限 · 固定費用
創建影片、圖片、自訂聊天角色等更多內容。
Pro studio (SpyGlass) 網頁
無限 · 固定費用
從任何瀏覽器或手機瀏覽模型、渲染並精修。
Discord bot (Vector)
無限 · 固定費用
將 Vector 加入你的伺服器或加入 Vector Discord。創造任何東西!
Unified Editor 網頁
無限 · 固定費用
影像與影片編輯器:在同一頁面渲染、編輯、放大等功能。
OpenRouter 終端機 / API
每個代幣付費
在瀏覽器中與此模型聊天,或用一組 API 金鑰從你的程式碼呼叫它。
本地應用程式
需設定
如果你的電腦硬體夠強,可以安裝本地程式。
ModelDuel 網頁
按次付費
一次在最多 50 個檢查點/基礎模型上產生相同的提示。
本模型的指南
全部指南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!
船長筆記
2026-10-13 的筆記
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
- DeepSeek V4.1 Flash開放權重模型1,048,576 代幣上下文 · $0.04/M 輸入,$0.68/M 輸出
- DeepSeek V4 Flash 0731開放權重模型1,048,576 代幣上下文 · $0.01/M 輸入,$1.28/M 輸出
- DeepSeek V4 Flash 0423開放權重模型1,048,576 代幣上下文 · $0.09/M 輸入,$0.18/M 輸出
- DeepSeek V4 Pro 0813開放權重模型1,048,576 代幣上下文 · $1.32/M 輸入,$3.96/M 輸出
更多來自 deepseek 的文字模型
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
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
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。







