DeepSeek R1 utiliza un sistema MoE con 37B activos/671B totales de parámetros y soporte de contexto de 128K, optimizado a través de aprendizaje por refuerzo puro sin ajuste supervisado.

DeepSeek R1 cuesta entre un 90% y un 95% menos, ofreciendo ahorros significativos manteniendo capacidades de razonamiento equivalentes.

Sí, DeepSeek R1 admite despliegue local a través de vLLM/SGLang y ofrece 6 modelos destilados para entornos con recursos limitados.

DeepSeek R1 logra SOTA en MATH-500 (97.3%), Codeforces (96.3% percentil) y AIME 2024 (79.8%), superando muchos modelos comerciales.

Sí, DeepSeek R1 está bajo licencia MIT con pesos de modelo completos disponibles en GitHub, permitiendo su uso comercial y modificación.

Cuenta con autocomprobación y reflexión en varios pasos, resolviendo problemas complejos mediante un razonamiento observable en cadena de pensamiento.

Es ideal para investigación en IA, generación de código empresarial, modelado matemático y aplicaciones de PLN multilingüe.

Ofrece puntos finales de API compatibles con OpenAI con soporte de contexto de 128K y en caché inteligente a precios competitivos.

Incorpora control de repeticiones y mecanismos de alineación integrados para evitar bucles infinitos típicos en modelos entrenados por RL.

Accede a las especificaciones completas a través del documento técnico de DeepSeek R1 y la documentación de la API disponible en GitHub.