纯强化学习推理模型 DeepSeek-R1 全球公测中

DeepSeek

探索未至之境

深度求索（DeepSeek）以打破常规的探索者姿态，重构人工智能的推理范式。依靠自主演化的纯强化学习架构，激发模型在深奥数理证明与长思维链推导中的无限潜能。

进入网页版 API 开放平台

⚡ 极速对话入口通道 · 纯强化学习推理

即开即用 →

✓ 独创 MLA 显存优化架构，推理吞吐速率成倍跃升

✓ 网页端免安装即开即用，对话数据隐私本地沙箱隔离

✓ 标准兼容主流 OpenAI 协议，开发者调用零迁移壁垒

deepseek-r1-terminal // pop

请推导为什么 DeepSeek-R1 依靠纯强化学习就能自发形成反思思维链？

基于规则性结果奖惩机制（Rule-based Reward），模型在编译测试与数理符号沙箱中自主摸索出分支回溯：

# 纯强化学习自我纠错与长思维链演化 def evaluate_cot_step(hypothesis, verifier): if verifier.check(hypothesis): return reward(score=1.0, state="pass") return backtrack_and_reflect(hypothesis)

它在实际工程算法和 128k 超长文本下的显存表现如何？

DeepSeek-V3 / R1 采用独创的 MLA (Multi-head Latent Attention) 架构，将 KV Cache 压缩为低维隐向量，单卡吞吐相比传统注意力机制提升高达 8 倍。

核心能力 · 多维求索

在孟菲斯的活力节奏与纯粹算力之间，探索人工智能认知边界。DeepSeek 深度求索全面开放自主研发的新一代基础模型与算法工具。

纯强化学习自主演进

不依赖繁琐人工监督微调，模型在数学与代码解空间内自主探索自我纠错与长思维链。

MLA 显存优化架构

多头潜在注意力机制突破传统显存墙，长上下文单卡计算成本压至极低水平。

竞赛级代码与数理推导

在 AIME、MATH 与竞赛编程评测中，复杂逻辑推导表现稳居开源大模型领先梯队。

完全开源生态互通

全量开源 671B 基础权重与系列量化蒸馏模型，支持企业离线私有化部署。

DeepSeek Harness 评测

工业级任务基准评估框架，内置严密沙箱测试脚本，量化模型综合表现。

动态上下文缓存计费

自动识别共用上下文 Prompt，缓存命中请求输入成本降至 0.1 元/百万 Tokens。

全栈产品演进矩阵

从普通用户在线网页对话，到工业级分布式高并发 API 集群，全方位赋能不同业务场景。

推理旗舰

DeepSeek-R1

纯强化学习满血推理大模型

显式展开长思维链反思过程，专攻高难度数理、代码重构与前沿学术探究。

上下文窗口: 128K 公测状态: 免费开放

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、语言翻译与超低延时极速响应。

参数规模: 671B (37B激活) 响应速率: 极速

开放服务

API 开放平台

稳定、高并发企业级接口

全面兼容 OpenAI SDK 标准，提供流式传输、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

自动化任务基准评估套件

为模型迭代和微调测试打造的评估框架，一键执行全自动化回归测试。

协议类型: MIT 开源代码托管: 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。

✓ 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_memphis.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": "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:
    delta = chunk.choices[0].delta
    if hasattr(delta, 'reasoning_content'):
        print(delta.reasoning_content, end="")
          