纯强化学习推理模型 DeepSeek-R1 全网公测中

DeepSeek

探索未至之境

深度求索（DeepSeek）致力于解决通用人工智能基石课题。摆脱对人类标注样本与监督微调的繁复依赖，以纯强化学习机制激发模型在长思维链中的自主推理、试错回溯与数学证明潜能。

进入网页版 API 开放平台

╱ ∿ ╲ 墙上一道修补过的缝 · 深度求索入口

启门入席 →

✓ 自研 MLA 架构与稀疏激活，推理延迟压至毫秒级

✓ 网页端免安装即开即用，对话隐私数据本地沙箱保护

✓ 兼容主流 OpenAI 协议标准，三分钟快速迁移生产流水线

deepseek-r1-terminal // v2.5

请用纯函数式方法写一个带有自适应重试的 API 请求流程。

基于指数退避算法实现自适应幂等调用：

# Python 3.12+ 纯函数式重试装饰器 async def with_retry(task, max_retries=3): for attempt in range(max_retries): try: return await task() except Exception as e: if attempt == max_retries - 1: raise await asyncio.sleep(2 ** attempt)

如何评估它在超长上下文场景下的显存占用表现？

DeepSeek-V3 / R1 采用独创的 MLA (Multi-head Latent Attention) 机制，将 KV Cache 压缩为低维隐向量，显存开销仅为传统 MHA 架构的 1/8，可在单卡容纳 128k 完整上下文。

多维求索 · 核心能力矩阵

在极简的灰泥与水墨留白中蕴藏浩瀚智能。DeepSeek 深度求索以数学与计算机科学的本原逻辑为轴，向全球开放最先进的基础模型技术。

纯强化学习推理演进

跳脱预设模板约束，模型自发形成自我纠错、多路尝试与反思证伪的深度长思维链（Chain of Thought）。

MLA 极低显存架构

低秩键值投影算法突破传统显存墙，在保证卓越泛化能力的同时大幅压降长文本吞吐计算成本。

数学与竞赛级编程

在 AIME、Codeforces 与复杂算法工程评测中展现媲美甚至超越国际顶尖闭源模型的严谨推导表现。

开源开放生态互通

模型权重完全开源、训练实验与推理代码透明公开，支持学术界与企业本地离线私有化量化部署。

DeepSeek Harness 评测

工业级模型能力编排框架，覆盖数万项逻辑题目自动化打分沙箱，保障生成输出真实可靠可复现。

动态上下文智能缓存

云端自动识别高频共用上下文 Prompt，缓存命中请求享受极速零等待与阶梯级费率折扣。

全栈产品演进矩阵

从网页即用工作台到高通量 API 集群，全景赋能学术研究、个人创造力与企业生产力。

推理旗舰

DeepSeek-R1

纯强化学习满血推理大模型

自主思维链显式展开，专攻深奥数理证明、逻辑分析与复杂多步逻辑推演。

上下文窗口: 128K 状态: 免费公测

综合底座

DeepSeek-V3

多模态全功能高通量大模型

MoE 混合专家架构，兼顾文案写作、语言翻译、常识问答与超高吞吐吞吐比。

激活参数: 37B/671B 响应时延: 极速

开放连接

API 开放平台

稳定、高并发企业级接口

全面兼容 OpenAI SDK 标准，支持流式输出、函数调用与独家上下文缓存折扣。

缓存输入: 0.1元/M SLA保障: 99.9%

评估套件

DeepSeek Harness

自动化任务与基准评测套件

为模型研发与场景落地打造的一站式评测框架，精确量化各阶段能力演化。

协议类型: MIT 开源生态: GitHub

开发者优先的极简接口体系

无缝兼容业界成熟工具链。只需更换 Base URL 与 API Key，即可将项目平滑升级至 DeepSeek 深度推理能力，无需重构现有业务逻辑。

✓ 标准 RESTful 与 OpenAI SDK 零迁移门槛

✓ 自动识别 Prompt 前缀缓存，资费降低高达 90%

✓ 全地域高带宽专线分流，杜绝网络超时卡顿

✓ 支持 Function Calling 与 JSON 结构化严格输出

查阅 API 开发文档

            quickstart_deepseek.py
            Python 3.10+
          

# 1. 引入标准 openai 客户端
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-deepseek-your-key",
    base_url="https://api.deepseek.com"
)

# 2. 发起深度求索推理模型调用
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-reasoner",  # 开启 R1 深度思考
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一位精通数学逻辑的学者。"},
        {"role": "user", "content": "证明所有大于2的偶数都可以表示为两个素数之和。"}
    ],
    stream=True
)

# 3. 流式解析思维链内容与最终结论
for chunk in response:
    if hasattr(chunk.choices[0].delta, 'reasoning_content'):
        print(chunk.choices[0].delta.reasoning_content, end="")
          