DeepSeek-R1 671B

系统要求

不同量化方法和上下文大小的显存要求

关于 DeepSeek-R1 671B

DeepSeek-R1 是由 DeepSeek 开发的一类先进推理模型，旨在助力复杂的计算任务和逻辑推理。它基于混合专家 (MoE) 架构构建，总参数量达 6710 亿，每次推理过程中激活的参数量约为 370 亿。该架构继承自 DeepSeek-V3 基座模型，引入了多头潜在注意力 (MLA) 机制以高效处理大规模数据集，并采用了无辅助损失策略，以在训练期间实现有效的负载均衡。该模型还进一步利用多 Token 预测 (MTP) 技术来提高预测准确性并加速输出生成。

DeepSeek-R1 的训练方法强调通过强化学习 (RL) 来培养卓越的推理能力。最初，其前身 DeepSeek-R1-Zero 在没有进行初步监督微调 (SFT) 的情况下，通过大规模强化学习展现出了诸如自我验证和生成多步思维链 (CoT) 序列等涌现出的推理行为。DeepSeek-R1 通过在强化学习阶段之前整合少量“冷启动”数据改进了这一方法，解决了在 DeepSeek-R1-Zero 中观察到的诸如输出重复和语言混杂等挑战，从而提升了模型的稳定性和整体推理性能。DeepSeek-R1 的训练流程具体包括两个强化学习阶段（侧重于发现更优的推理模式并对齐人类偏好）以及两个监督微调阶段（用于初始化模型的推理和非推理能力）。

DeepSeek-R1 旨在在需要分析性思维的领域（包括高等数学、编程和科学探索）中表现出色。其设计支持超长上下文长度，能够处理长输入。为了扩大适用范围和部署选项，DeepSeek 还发布了多个 DeepSeek-R1 的蒸馏版本，参数量从 15 亿到 700 亿不等。这些较小的模型旨在保留完整模型的大部分推理能力，使其适用于计算资源受限的环境。

技术规格

资源

关于 DeepSeek-R1

DeepSeek-R1 是专为逻辑推理任务开发的模型系列。它采用了混合专家（MoE）架构，以实现卓越的计算效率和可扩展性。该系列模型利用了多头潜在注意力（MLA）技术，并在训练过程中应用了强化学习，其中部分变体还集成了冷启动数据。

其他 DeepSeek-R1 模型

• DeepSeek-R1 1.5B
• DeepSeek-R1 3B
• DeepSeek-R1 7B
• DeepSeek-R1 8B
• DeepSeek-R1 14B
• DeepSeek-R1 32B
• DeepSeek-R1 70B