Ağırlıklar açık mı ve R1'i yerel çalıştırabilir miyim?

Evet — DeepSeek R1 MIT lisanslıdır ve Hugging Face üzerinde ağırlıkları mevcuttur, böylece indirip yerel çalıştırabilirsiniz; ancak tam 671B model ciddi donanım gerektirir; 1,5B parametreye kadar altı damıtılmış varyant yerel kullanım için çok daha pratiktir.

Maliyeti nedir ve bağlam penceresi ne kadar?

API üzerinden giriş token başına 0,70$, çıktı token başına 2,50$ fiyatlandırması vardır ve bağlam penceresi 64.000 token.

R1, DeepSeek'in diğer modellerinden nasıl farklı?

R1, DeepSeek'in muhakeme odaklı modelidir, büyük ölçekli pekiştirmeli öğrenme ile açık düşünce zinciri üretmek üzere eğitilmiştir; genel amaçlı sohbet yerine matematik, kod ve karmaşık muhakeme hedefler ve muhakeme tokenlarını gizlemez.

R1

1660°

#llm #deepseek #akıl yürütme #matematik #kodlama #araştırma

Graydient'te çalışır

Modeli çalıştır

Teklifler / Reklamlar

Easy Creator (Prism) Web

Sınırsız · sabit ücret

Yeni başlayanlar için en iyisi. Güçlü iş akışları, düşük öğrenme eğrisi.

PirateDiffusion Telegram

Sınırsız · sabit ücret

Video, resim, özel sohbet kişilikleri ve daha fazlasını oluştur.

Pro studio (SpyGlass) Web

Sınırsız · sabit ücret

Herhangi bir tarayıcı veya telefondan modelleri keşfedin, render alın ve iyileştirin.

Discord bot (Vector)

Sınırsız · sabit ücret

Vector'u sunucuna ekle veya Vector Discord'a katıl. Her şeyi yarat!

Unified Editor Web

Sınırsız · sabit ücret

Görüntü ve video düzenleyici: tek sayfada render, düzenle, büyüt ve daha fazlası.

OpenRouter Terminal / API

Token başına ödeme

Bu modelle tarayıcıda sohbet edin veya tek bir API anahtarıyla kodunuzdan çağırın.

Yerel uygulamalar

Kurulum gerekir

Bilgisayarında yeterli donanım varsa yerel programlar kurabilirsin.

ModelDuel Web

Kullandıkça öde

Aynı komutu aynı anda 50'ye kadar checkpoint/temel modelde oluştur.

Bulutta GPU kirala

Graydient Bulut GPU

Sınırsız · sabit ücret

Sabit ücret, sınırsız kullanım. Bu model tek tıkla kurulur.

RunPod Bulut GPU

Dakika başı ücret

Dakika başı GPU kirala ve modeli kendin kur.

Bu model için rehberler

Kullanım Amacına Göre En İyi Yerel LLM (Ekim 2026): Her İş İçin Doğru Açık Model

Yerel AI için aslında ne kadar VRAM gerekiyor?

GGUF dosyası nedir? Kuantize modellerin açıklaması (Q4, Q8, fp8, NF4)

Tüm rehberler

DeepSeek | 64.000 token bağlamı | $0.70/M giriş, $2.50/M çıkış. DeepSeek R1 burada: Performansı OpenAI o1 ile eşdeğer, ancak açık kaynaklı ve tamamen açık akıl yürütme tokenlarına sahip. 671 milyar parametre büyüklüğünde olup, çıkarımda 37 milyar aktif parametre kullanır. Tamamen açık kaynaklı model ve teknik raporYeni sekmede açılır. MIT lisanslı: Serbestçe dağıtın ve ticarileştirin!

Kaptanın notları

Captain tarafından yazıldı, ev editörü

2026-10-13 tarihli notlar

DeepSeek R1, DeepSeek tarafından geliştirilmiş 671 milyar parametreli bir uzman karışımı (Mixture-of-Experts) muhakeme modelidir ve çoğunlukla denetimli ince ayar yerine pekiştirmeli öğrenme ile eğitilmiştir. Matematik, kod ve muhakeme görevlerinde OpenAI o1 ile eşdeğer performans gösterir ve düşünce zinciri tokenlarını açıkça yayınlar — o1 bunu yapmaz. MIT lisanslı ve açık ağırlıklıdır, bu nedenle araştırmacılar, geliştiriciler ve sınır sınıfı bir muhakeme modelini incelemek, damıtmak veya ticari olarak kullanmak isteyen herkes için uygundur.

İle tanınır

Matematik, kod ve mantık görevlerinde OpenAI o1 ile karşılaştırılabilir muhakeme performansı
Tam görünür düşünce zinciri tokenları — muhakeme süreci gizli değil
MIT lisansı: kısıtlama olmadan damıtma, ince ayar ve ticarileştirme
Yanında 1,5B parametreye kadar altı küçük damıtılmış model yayınlandı
Pekiştirmeli öğrenme ile eğitilmiş muhakeme, kendi kendini doğrulama ve yansıtma davranışları geliştirdi

Dikkat et

671 milyar toplam parametre: yerel çalıştırmak ciddi donanım gerektirir; çoğu kullanıcı API kullanacaktır.
64.000 tokenlık bağlam penceresi, bu performans seviyesindeki bazı rakiplerden daha kısadır.
Önceki R1-Zero modelinde dil karışımı ve tekrar sorunları vardı; R1 bu konuda iyileşti ancak dağıtımdan önce kullanım önerilerini inceleyin.

En iyi

Denenecek istemler

Çelişkiyle kanıt

2'nin karekökünün irrasyonel olduğunu kanıtlayın. Muhakemenizin her adımını gösterin, yaptığınız varsayımları işaretleyin ve nihai cevabı vermeden önce kendi argümanınızı boşluklar açısından kontrol edin.

Zor bir fonksiyonu hata ayıkla

Tekrarlayan karakter içermeyen en uzun alt diziyi döndürmesi gereken bir Python fonksiyonu var ama bazı girdilerde yanlış sonuç veriyor. Mantığı adım adım inceleyin, hatayı bulun, neden başarısız olduğunu açıklayın ve kısa bir açıklama ile düzeltilmiş versiyonunu verin. 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

Kısıtlar altında planlama

Üç mühendisten oluşan küçük bir ekip, canlı üretim veritabanını sıfır kesintiyle yeni bir şemaya geçirmek zorunda. Veritabanında 50 milyon satır var ve uygulama çevrimdışı alınamaz. Riskleri düşünün, adımları sırayla listeleyin ve her kararın arkasındaki mantığı açıklayın, ardından nihai geçiş planınızı verin.

İle karşılaştır

DeepSeek V4.1 Flash
Açık ağırlıklı model
1,048,576 token bağlam · $0.04/M girdi, $0.68/M çıktı
DeepSeek V4 Flash 0731
Açık ağırlıklı model
1,048,576 token bağlam · $0.01/M girdi, $1.28/M çıktı
DeepSeek V4 Flash 0423
Açık ağırlıklı model
1,048,576 token bağlam · $0.09/M girdi, $0.18/M çıktı
DeepSeek V4 Pro 0813
Açık ağırlıklı model
1,048,576 token bağlam · $1.32/M girdi, $3.96/M çıktı

deepseek tarafından daha fazla metin modeli

İnsanların sorduğu sorular

Ağırlıklar açık mı ve R1'i yerel çalıştırabilir miyim?: Evet — DeepSeek R1 MIT lisanslıdır ve Hugging Face üzerinde ağırlıkları mevcuttur, böylece indirip yerel çalıştırabilirsiniz; ancak tam 671B model ciddi donanım gerektirir; 1,5B parametreye kadar altı damıtılmış varyant yerel kullanım için çok daha pratiktir.
Maliyeti nedir ve bağlam penceresi ne kadar?: API üzerinden giriş token başına 0,70$, çıktı token başına 2,50$ fiyatlandırması vardır ve bağlam penceresi 64.000 token.
R1, DeepSeek'in diğer modellerinden nasıl farklı?: R1, DeepSeek'in muhakeme odaklı modelidir, büyük ölçekli pekiştirmeli öğrenme ile açık düşünce zinciri üretmek üzere eğitilmiştir; genel amaçlı sohbet yerine matematik, kod ve karmaşık muhakeme hedefler ve muhakeme tokenlarını gizlemez.

Kaptanın kararı
Şimdiye kadar yayınlanmış en önemli açık ağırlıklı muhakeme modeli: sınır performansı, MIT lisansı ve düşünce sürecinde hiçbir şey gizlenmiyor.

Hugging Face'de model kartı

Kaptan bu notları modelin kendi açıklaması ve model kartından yazıyor. Fiyatlar ve bağlam boyutları yazım anındaki sağlayıcıya aittir ve değişebilir.

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.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Bu skor nasıl hesaplanıyor

Bu modelin henüz herhangi bir kaynaktan popülerlik verisi yok, bu yüzden listelerin tamamlanması için 7,000° altında bir geçici sayı taşıyor. Verisi olan bir modelin önünde asla sıralanmaz. Bir kaynak rapor verdiğinde burada detaylar görünür.

Terimler: burada kullanılan ifadeler

Isı puanı: Bir modelin şu anda ne kadar kullanıldığı ve istendiğini gösteren tek sayı, 0° ile 9.999° arasında. Bu sitedeki en sıcak modeller listeleri buna göre sıralanır, başka hiçbir şeyle değil.
Taban: Gerçek verisi olan her modelin başladığı 7.000°. Ölçek 0° ile 9.999° arasında; tabanın altı veri olmayan modeller için ayrılmıştır, böylece veri olan model her zaman veri olmayanın üstünde yer alır. Taban herkes için aynıdır ve karar vermez; üzerindeki derece ölçümdür.
İndirme eşdeğerleri: Puanın indirme olarak saydığı her şeyin toplamı: indirmeler, her torrent seed'ı 1.000 olarak, her AI Horde resmi ve her jenerasyon sitesindeki çalışma bir olarak sayılır.
Logaritmik ölçek: Onluk sayma, bire bir değil: 1.000'den 10.000'e çıkmak, 10.000'den 100.000'e çıkmakla aynı dereceyi ekler. Devlerin diğerlerini gölgelemesini engeller.
Beğeniler: Her kaynaktan gelen beğeni ve onaylar, logaritmik ölçekte bir indirmenin yarısı değerinde.
Benimsenme oranı: Bir modelin şu anda günde kaç indirme aldığı, bir kaynağın iki ölçümü arasındaki farktan hesaplanır. İndirme teriminin dörtte biri ağırlığında.
Ölçülen ve tahmin edilen: Ölçülen, bir kaynaktan iki okuma olduğu ve farkın gerçek olduğu anlamına gelir. Tahmin edilen ise sadece bugünün toplamının bilindiği ve geçmişin modelin ömrü boyunca dağıtıldığı anlamına gelir; site hangisini gösterdiğini belirtir.
Seeder: Ağırlıkların bir kopyasını torrent üzerinden başkalarının indirebilmesi için çevrimiçi tutan biri veya aynı işi yapan barındırılan bir ayna. Her biri 1.000 indirme olarak sayılır.
AI Horde: Bağışlanan bilgisayarlarda ücretsiz olarak görüntü üreten gönüllü bir ağ. Bir modelle yaptığı görüntü sayısı açıktır ve her biri bir indirme olarak sayılır.
Üretim siteleri: Kendi modellerinin kopyalarını barındıran ve insanların bunlarla üretim yapmasına izin veren siteler, örneğin PixAI, SeaArt ve Yodayo. İndirmeleri Civitai gibi sayılır ve her üretim bir indirme olarak kabul edilir.
OpenRouter tokenları: Claude veya GPT gibi API üzerinden sunulan bir metin modelinin indirilecek ağırlıkları yoktur, bu yüzden kullanımı tokenlarla ölçülür: son 30 günde OpenRouter üzerinden okuduğu ve yazdığı metin parçaları. Her 10,000,000 token bir indirme sayılır. Kaynak: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Tam model (checkpoint): Ağırlıkların kendisi, kendi başına üretim yapan dosya. Eklentilerin buna bağlı olması nedeniyle ekstra puan alır.
LoRA ve embedding: Başkasının ağırlıklarını belirli bir stile, karaktere veya konsepte yönlendiren küçük eklenti dosyaları. Tek başlarına çalışamazlar.
Aile ve ağırlıklar: Bir modelin üzerine kurulduğu temel, örneğin SD 1.5, SDXL, Flux veya Wan. Her model ailesinin ağırlıklarının yayın tarihini miras alır.
Yaş: Ailenin ağırlıklarının ne kadar önce çıktığına göre çıkarılan derece: yılda 150°, maksimum 750°. Yıllar içinde biriken eski indirmeleri listenin en üstünde tutar.
Aile desteği: Bu sitenin şu anda desteklediği bir ailenin LoRA'ları için küçük, sınırlı bir destek, her zaman detaylarda listelenir.
Yer tutucu puan: Henüz hiçbir kaynaktan rapor almamış bir modele verilen tabanın altındaki sabit bir sayı, böylece listeler eksiksiz kalır. Hiçbir zaman veri olan bir modelin üstünde sıralanmaz.
Yeni! (hoşgörü süresi): 7 günden daha yeni modeller puan yerine Yeni! gösterir ve sıralamada yer almaz. Puanları ilk günden hesaplanır, ancak bir günlük model her şeyden hızlı büyür, bu yüzden beklemeden haftanın #1'i her zaman dün çıkan model olurdu, haftalarca dayanmış olan değil.
Trend: Bir modelin belli bir dönemdeki büyümesinin, aynı dönemdeki tipik model büyümesiyle karşılaştırılması. Tipikten hızlıysa yükseliş, yavaşsa düşüş olarak okunur.
Tipik model: Kataloğun ortası: rakamı olan modellerin yarısı dönemde daha hızlı büyüdü, yarısı daha yavaş.

Benzer Modeller

Görsel, Video ve Metin Üretimi için Yapay Zeka Modelleri

R1, açık kaynak yapay zeka görsel, video ve metin modellerinin salt okunur kataloğu ModelTrends.ai'de listelenen Text / LLM ailesine ait bir metin modeli modelidir. Diğer Text / LLM modelleriyle karşılaştırın, trendini görmek için popülerlik puanına bakın ve denemek için PirateDiffusion veya BitVector'da açın.

Daha fazla Text / LLM modeli Daha fazla Text / LLM Metin / LLM llm deepseek akıl yürütme matematik kodlama araştırma yerel

Model Ailesine Göre Göz At