deepseek r1正式版是一款开源AI推理大模型软件。具备深度推理能力，能针对复杂问题进行深入分析，提供精准答案。内置强大的代码生成功能，可编写高质量代码片段，满足开发者多样化需求。在自然语言处理方面，DeepSeek R1擅长理解与生成，能流畅对话，精准捕捉用户意图。展现出卓越的文本创作才能，能模仿多种文风，如金庸武侠、鲁迅时评等，进行个性化创作。尤为值得一提的是，DeepSeek R1选择完全开源，不仅公开模型权重，还采用宽松的MIT License，鼓励全球开发者参与优化，通过蒸馏技术训练新模型，共同推动AI领域发展。
deepseek r1正式版软件功能
智能对话：支持自然语言理解，快速响应,适给多场景对话。
精准翻译：提供流畅准确的翻译，助力多语言环境沟通。
创意写作：自动生成创意文案，帮助撰写文章和报告。
高效编程：持多种编程语言,解决编程问题，提升效率。
智能解题：解决理科难题,提供解题思路和步骤。
文件解读：帮助用户梳理上传的文献、书籍和报告内容。
deepseek r1和v3的区别
DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 是深度求索（DeepSeek）公司开发的两款人工智能模型，尽管它们基于相似的技术框架（如混合专家架构 MoE），但在设计目标、训练方法、性能表现和应用场景上存在显著差异。以下是两者的主要区别：
1. 模型定位与核心能力
● DeepSeek-V3
● 定位为通用型大语言模型，专注于自然语言处理（NLP）、知识问答和内容生成等任务。
● 采用混合专家架构（MoE），每次推理仅激活 370 亿参数（总参数为 6710 亿），显著降低计算成本。
● 优势在于高效的多模态处理能力（文本、图像、音频、视频）和较低的训练成本（557.6 万美元，仅需 2000 块 H800 GPU）。
● 在基准测试中表现接近 GPT-4o 和 Claude-3.5-Sonnet，但更注重综合场景的适用性。
● DeepSeek-R1
● 专为复杂推理任务设计，强化在数学、代码生成和逻辑推理领域的性能。
● 基于 DeepSeek-V3 架构，通过大规模强化学习（RL）和冷启动技术优化推理能力，无需大量监督微调（SFT）。
● 在数学竞赛（如 AIME 2024）和编码任务（如 Codeforces）中表现优异，超越 OpenAI 的 o1 系列模型。
2. 训练方法与技术创新
● DeepSeek-V3
● 采用传统的预训练-监督微调范式，结合混合专家架构（MoE）和负载均衡技术，优化计算效率。
● 引入多令牌预测（MTP）技术，加快推理速度并提高任务表现。
● DeepSeek-R1
● 完全摒弃监督微调（SFT），直接通过强化学习（RL）从基础模型中激发推理能力。
● 核心技术包括 GRPO 算法（群组相对策略优化）和两阶段 RL，结合冷启动数据优化初始模型。
● 通过自我进化能力，模型在训练中自然涌现反思、长链推理等高级行为。
3. 性能与基准测试对比
● DeepSeek-R1 在数学、编码和逻辑推理任务中表现更优，尤其在需要复杂推理的场景中。
● DeepSeek-V3 在多语言任务和通用 NLP 任务中表现更均衡。
4. 应用场景与部署成本
● DeepSeek-V3
● 适合需要高性价比通用 AI 能力的场景，如智能客服、内容创作（文案、小说）、知识问答等。
● API 成本较低（输入 $0.14/百万 tokens，输出 $0.28/百万 tokens），适合中小规模部署。
● DeepSeek-R1
● 针对科研、算法交易、代码生成等复杂任务设计。
● API 成本较高（输入 $0.55/百万 tokens，输出 $2.19/百万 tokens），但支持模型蒸馏，可将推理能力迁移至更小的模型（如 14B 参数），适合本地化部署。
5. 开源生态与商业化
● DeepSeek-V3
● 作为开源模型，允许开发者自由定制和优化，已集成至多个框架（如 vLLM、LMDeploy）。
● DeepSeek-R1
● 不仅开源模型权重（MIT 协议），还提供了基于 Qwen 和 Llama 的蒸馏版本（1.5B 至 70B），显著提升小模型性能。
总结
● DeepSeek-V3 以低成本和高通用性见长，适合广泛的应用场景。
● DeepSeek-R1 通过强化学习实现了专业领域的推理突破，并在开源生态中提供了灵活的蒸馏方案。
两者的互补性体现了 DeepSeek 在技术路径上的多样性，既满足通用需求，又推动前沿推理能力的发展。
deepseek api错误码一览
您在调用 DeepSeek API 时，可能会遇到以下错误。这里列出了相关错误的原因及其解决方法。
