【DeepSeek】為何 DeepSeek-R1 是AI發展的新風口？3分鐘快速進行本地部署

最近有一個非常熱門且具有革命性的新進展——DeepSeek-R1。這款由國內初創公司DeepSeek於2025年1月發佈的開源大語言模型，憑藉其高效的推理能力和低成本的優勢，迅速嶄露頭角，成為市場上與OpenAI的o1模型競爭的有力對手。不同於OpenAI高成本、硬體要求高的模式，DeepSeek-R1通過創新的訓練方法和開源策略，在性能和成本方面做出了重大突破。

DeepSeek-R1的核心特點與創新

1、高效的訓練方法：打破傳統侷限

DeepSeek-R1的訓練方式與傳統的監督微調（SFT）不同，它採用強化學習（RL）進行訓練。這種創新的訓練方法不僅顯著降低了模型的訓練成本，還使得DeepSeek-R1能夠自主開發出更為高級的推理能力。通過強化學習，DeepSeek-R1能夠在多種複雜任務中展現出超強的推理能力，尤其在數學推理和程式設計方面的表現尤為突出。

2、卓越的性能：與頂級模型媲美

在多個權威基準測試中，DeepSeek-R1展現出了與OpenAI o1相當，甚至超越的推理能力。例如，在AIME 2024測試中，DeepSeek-R1獲得了79.8%的精準率；在MATH-500測試中，它的成績更是達到了驚人的97.3%。在程式設計能力方面，DeepSeek-R1在Codeforces測試中的Elo等級達到了96.3%，超越了大部分人類參賽者。這些卓越的表現使DeepSeek-R1在AI領域的競爭力大幅提升。

3、開源與低成本：AI技術的普及化

與OpenAI的高昂API費用不同，DeepSeek-R1採取了開源策略，且採用MIT許可證，允許全球開發者進行自由修改和最佳化。這不僅降低了企業和開發者的使用成本，還大大提高了AI技術的普及度。在API收費方面，DeepSeek-R1每百萬代幣的輸入費用僅為0.55美元，輸出費用為2.19美元，這比OpenAI的同類服務低得多，極大降低了AI技術的使用門檻。

4、多階段訓練管道：更強的推理能力

DeepSeek-R1還採用了多階段訓練管道，結合冷啟動資料、強化學習和監督資料。這種訓練策略提升了模型在處理複雜任務時的表現，特別是在需要深度推理的場景中，DeepSeek-R1能夠提供更加精確和高效的解決方案。

為何DeepSeek-R1是AI發展的新風口？

DeepSeek-R1不僅僅是一款高性能的推理模型，它還是開源與低成本的典範，推動了AI技術的普及化。這種創新的訓練方法和開源策略，使得DeepSeek-R1能夠在與OpenAI o1的競爭中佔得一席之地。通過大幅降低成本和提高推理能力，DeepSeek-R1為全球開發者提供了一個更具競爭力的選擇。

此外，DeepSeek-R1的推理過程是透明的，允許使用者清晰地瞭解模型的每一步推理過程，進行更精確的調整和最佳化。這一點，與許多閉源的AI模型相比，具有明顯的優勢。

如何通過Ollama本地運行DeepSeek-R1？

Ollama是一個強大的工具，它使得使用者可以在本地系統上運行DeepSeek-R1，而無需依賴雲端API。根據您選擇的模型大小，系統要求會有所不同。

推薦硬體組態：更大規模的模型（如70B、671B）需要高端GPU（如A100、H100）和企業級記憶體組態。如果資源有限，建議選擇1.5B到14B的模型進行常規推理任務。

安裝Ollama

首先，您需要安裝Ollama。在命令列中輸入以下命令：

下載和設定DeepSeek-R1

安裝Ollama後，可以使用以下命令下載DeepSeek-R1模型：

您可以根據硬體條件選擇不同版本的模型，例如1.5B、7B、8B、14B、32B等。

在本地運行DeepSeek-R1

要開始與模型進行互動，運行以下命令：

這個命令允許您即時傳送提示並接收模型的回覆。

在Python指令碼中使用DeepSeek-R1

您還可以將DeepSeek-R1整合到Python指令碼中，通過Ollama的API進行呼叫：

這樣就可以在AI驅動的應用程式中方便地使用DeepSeek-R1了。

結語：走向AI技術的未來

DeepSeek-R1不僅是一款開源推理模型，它是AI技術普及化的象徵。通過創新的訓練方法、卓越的推理性能、低成本和開放原始碼的優勢，DeepSeek-R1正在推動人工智慧技術向更廣泛的應用場景滲透。從科研到商業，從教育到軟體開發，它為全球開發者提供了一個更具競爭力、靈活性和透明度的AI選擇。 (開發者阿橙)