DeepSeek R1은 인공지능 분야의 중요한 돌파구를 나타내며, 추론, 수학 및 코딩 작업에서 최상급 성능을 보여줍니다. 37B의 활성화된 매개변수와 671B의 총 매개변수를 갖춘 정교한 MoE(Mixture of Experts) 아키텍처를 활용하여, 첨단 강화 학습 기술을 구현하여 최첨단 성능 기준을 달성합니다. 이 모델은 MATH-500에서 97.3%의 정확도와 Codeforces에서 96.3%의 백분위수 성적을 포함한 강력한 성능을 제공합니다. 오픈 소스의 특성과 비용 효율적인 배포 옵션은 다양한 애플리케이션에 접근할 수 있도록 합니다.
Deepseek R1을 사용할 사람은?
AI 연구원
기업 개발자
수학 모델러
다국어 NLP 개발자
Deepseek R1 사용 방법은?
1단계: DeepSeek R1 웹사이트를 방문합니다.
2단계: '지금 DeepSeek R1 테스트' 버튼을 클릭합니다.
3단계: 브라우저에 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 모델을 로드합니다.
4단계: 모델이 완전히 로드되면 상호작용을 시작합니다.
5단계: 데이터를 서버로 전송하지 않고도 추론, 수학 및 코딩 작업에 모델을 사용합니다.
플랫폼
web
Deepseek R1의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
고급 추론 능력
높은 수학적 정확성
우수한 코딩 성과
오픈 소스 접근성
장점
비용 절감
문제 해결 능력 향상
오픈 소스 접근
로컬 및 오프라인 사용
Deepseek R1의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
AI 연구 및 개발
기업 코드 생성
수학 모델링
다국어 자연어 처리
Deepseek R1의 장점과 단점
장점
상업적 사용 및 수정이 가능한 MIT 라이선스를 가진 오픈 소스.
유사 OpenAI 모델보다 90~95% 저렴한 매우 경쟁력 있는 가격.
추론, 수학, 코드 생성 작업에서 최첨단 성능.
로컬 배포 및 다양한 리소스 요구에 맞는 모델 변형 지원.
자체 검증 및 다단계 추론 같은 고급 강화 학습 기능.
OpenAI 엔드포인트와 호환되는 API, 최대 128K 토큰의 긴 컨텍스트 길이 지원.