本文来自“DeepSeek使用教程蓝皮书：从入门到进阶完整指南”，在人工智能技术高速迭代的时代背景下，推理模型作为核心驱动力，持续重塑各行业的发展格局。杭州深度求索科技推出的新一代推理模型 DeepSeek-R1，凭借卓越的性能表现与创新性技术架构，在核心功能与竞争优势方面实现多维度的突破性进展，成为人工智能领域的重要成果。
1、构建完备推理能力体系，实施参数规模分层设计
DeepSeek-R1 运用独特的参数规模分层设计理念，构建了一套完备的推理能力体系。其最大版本的参数规模高达 6710 亿，庞大的参数规模赋予模型强大的学习与推理能力，使其在复杂任务处理中表现出色。在数学推理领域，于 AIME测试中，DeepSeek-R1 成功达成 79.8%的准确率，这一数据表明其具备高效且精准解决高难度数学问题的能力，彰显出深厚的数学推理底蕴。在编程能力方面，DeepSeek-R1 在 Codeforces 竞赛中超越 96.3%的人类选手。Codeforces 竞赛汇聚全球顶尖编程人才，DeepSeek-R1 在此脱颖而出，充分证明其强大的编程代码生成与逻辑推理能力。
为满足不同用户群体的多元化需求，DeepSeek-R1 推出精简版模型。该精简版模型采用知识蒸馏技术，将大规模模型的知识进行提炼与浓缩，从而实现于日常设备的本地化部署。这一创新设计意义重大，它使得从科研级的复杂计算到消费级的日常应用，均能受益于 DeepSeek-R1 的强大推理能力，形成覆盖范围广泛、层次分明的完整产品矩阵。
2、凸显高性价比优势，实现推理性能与成本的优化平衡
与 OpenAI-O1 系列对比，DeepSeek-R1 在推理性能上毫不逊色。在 MATH-500测试中，DeepSeek-R1 达到 97.3%的准确率，与 OpenAI-O1 系列保持同等推理性能水平。然而，DeepSeek-R1 的优势不仅体现于性能，更体现在极具竞争力的性价比方面。通过对强化学习策略的优化，DeepSeek-R1 有效降低成本。其 API 服务成本仅为竞品的三分之一，输入/输出 tokens 单价分别为 1 元/百万和 16 元/百万。在需要高频调用推理服务的商业场景中，这一成本优势具有决定性意义。
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来源：DAC全球数据资产理事会
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