DeepSeek R1 指南：2026 年 Architecture、Benchmarks 與實際應用

DeepSeek R1 證明了開源模型可以媲美閉源模型的推理能力。於 2025 年 1 月以 MIT 授權發佈，它在 AIME 2024 上獲得 79.8% 的分數，在 MATH-500 上獲得 97.3%，使其與 OpenAI 的 o1 系列處於同一梯隊。

一年後，R1 仍然是市面上最具成本效益的推理模型之一。價格為每 1M tokens $0.55/$2.19，比同類閉源替代方案便宜 5-10 倍。以下是有效使用它所需要了解的資訊。

如果您正在將 R1 與更廣泛的程式碼編寫和旗艦模型進行比較，請在閱讀本頁的同時參考程式碼模型比較和價格比較。當您將 R1 置於混合模型堆疊中，而不是要求它處理所有事情時，它的表現最為出色。

架構：為什麼 671B 參數並不意味著 671B 的成本

DeepSeek R1 使用混合專家（MoE）架構：

總參數 6710 億 (671 billion)
每次 forward pass 激活 370 億 (37 billion)
基於 DeepSeek-V3-Base 基礎模型構建
128K token context window

MoE 設計意味著 R1 擁有 671B 模型的知識容量，但推理成本僅相當於約 37B 模型。每個輸入 token 僅激活「專家」網路的一個子集，從而使 compute 需求保持在可控範圍內。

作為比較：運行一個 dense 的 671B 模型需要約 1.3TB 的記憶體。R1 的 MoE 架構在 Q4 quantization 下將此需求降至約 336GB，使其能夠在高端消費級硬體（如配備 512GB 記憶體的 Mac Studio M3/M5 Ultra）上運行。

基準測試表現

數學

基準測試	DeepSeek R1	OpenAI o1	Claude Opus 4.6
AIME 2024	79.8%	83.3%	~65%
MATH-500	97.3%	96.4%	~90%
Codeforces Elo	2,029	1,891	~1,600

R1 在大多數數學基準測試中與 o1 持平或超越。Codeforces 評分 2,029 分使其處於「Candidate Master」範圍，可與強大的人類程式設計師競爭。

程式碼編寫

R1 在演算法程式碼編寫（競賽程式設計、數學證明）方面表現強勁，但在軟體工程任務（多文件重構、API 設計）方面的優化較少。在 SWE-Bench Verified 上，Claude Sonnet 4.6 (72.7%) 的表現顯著優於 R1。

使用 R1 進行演算法實現和數學程式碼編寫。使用 Claude 或 GPT-5 進行一般的軟體工程。

推理

R1 的 chain-of-thought 推理是透明且可檢查的。與推理發生在隱藏「思考」階段的閉源模型不同，R1 的推理軌跡是輸出的一部分。這使其在以下方面具有價值：

調試推理錯誤（您可以看到模型在哪裡出錯）
教育應用（學生可以跟隨推理過程）
研究（分析 LLM 如何處理問題）

訓練創新：無人類標籤的純 RL

R1 的訓練方法是其對該領域最重要的貢獻。

傳統方法：收集人類標記的推理範例，然後 fine-tune 模型進行模仿。

DeepSeek 的方法：通過大規模 reinforcement learning (RL) 進行訓練，無需任何監督推理數據。模型（DeepSeek-R1-Zero）僅通過 RL 就發展出了自我驗證、反思和長 chain-of-thought 推理能力。

實際意義：R1 證明了推理能力可以從 RL 訓練中產生，而無需昂貴的人類標註。這為其他實驗室更有效地訓練推理模型打開了大門。

最終的 R1 模型使用兩階段 pipeline：

RL 階段以發展推理模式
SFT (supervised fine-tuning) 階段以優化輸出品質，並減少重複和語言混雜等問題

實際應用

何時使用 R1

數學證明和推導
競賽程式設計問題
演算法設計與優化
需要逐步推理的數據分析
推理透明度至關重要的研究任務
需要推理能力但預算有限的應用

何時不使用 R1

一般軟體工程（使用 Claude Sonnet 4.6）
創意寫作（使用 Claude 或 GPT-5）
不需要推理開銷的快速問答（使用 GPT-4.1-mini）
UI/前端程式碼生成（R1 在這方面較弱）
需要最新資訊的任務（R1 的訓練數據有截止日期）

優化 R1 的使用

R1 的推理軌跡可能非常冗長。一個簡單的數學問題在給出最終答案之前可能會產生 500 多個 tokens 的 chain-of-thought。管理建議：

適當設置 max_tokens。對於相同的任務，R1 的輸出可能比非推理模型長 3-5 倍。
解析最終答案。R1 通常會在推理軌跡後以清晰的格式包裝其結論。
對於較簡單的任務，使用 distilled 版本。DeepSeek 提供 1.5B、7B、8B, 14B、32B 和 70B 參數的 R1 distilled 版本。32B 和 70B 版本以更低的成本保留了大部分推理能力。

價格比較

模型	輸入 / 1M	輸出 / 1M	推理能力
DeepSeek R1	$0.55	$2.19	強 (79.8% AIME)
OpenAI o3	$2.00	$8.00	強 (~83% AIME)
Claude Opus 4.6	$5.00	$25.00	良好 (~65% AIME)
OpenAI o4-mini	$1.10	$4.40	良好 (為速度優化)

R1 的輸入成本比 o3 便宜 4 倍，輸出成本也便宜 4 倍。對於推理品質相當的工作負載（數學、演算法），R1 提供了顯著的成本節約。

開源生態系統

R1 採用 MIT 授權。您可以：

無限制地進行商業使用
在您自己的數據上進行 fine-tune
對其進行 distill 以訓練更小的模型
在本地運行（完整模型在 Q4 需要約 336GB RAM）
部署在您自己的基礎設施上

可用的 distilled 版本：

版本	參數	使用場景
R1-Distill-Qwen-1.5B	1.5B	邊緣設備、行動端
R1-Distill-Qwen-7B	7B	本地開發、測試
R1-Distill-Llama-8B	8B	本地開發
R1-Distill-Qwen-14B	14B	生產環境（輕度推理）
R1-Distill-Qwen-32B	32B	生產環境（強大推理）
R1-Distill-Llama-70B	70B	生產環境（接近完整能力）

32B distilled 版本是大多數生產部署的最佳平衡點：以完整模型成本的一小部分提供強大的推理能力。

這也是大多數團隊應該首先評估的版本。直接轉向完整的 671B 故事會讓模型在實際操作中看起來比實際情況更昂貴。

對於許多團隊來說，distilled 路徑才是真正的產品決策。完整模型證明了可能性，而 distilled 系列決定了實用性。

這種區別很容易被忽視，且忽視它的代價很高。

R1 在 2026 年技術堆疊中的實際定位

團隊常犯的錯誤是將 R1 視為所有閉源模型的通用替代品。

R1 在以下情況最強：

工作內容涉及演算法、數學或重度 chain-of-thought
成本非常重要
您可以容忍較長的推理軌跡
您想要透明的推理，而不是隱藏的「思考」

R1 在以下情況較弱：

任務是高品質的前端生成
工作流程側重於審查而非推理
您需要最佳的多文件軟體工程表現

這就是為什麼許多團隊現在將 DeepSeek R1 作為更廣泛模型池中的推理專家，而不是堆疊中唯一的模型。

開始使用

通過 API

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-lemon-xxx",
    base_url="https://api.tokenlab.sh/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-r1",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "Prove that the sum of the first n odd numbers equals n²."
    }],
    max_tokens=4096  # R1 reasoning traces can be long
)

print(response.choices[0].message.content)

在本地運行

# 通過 Ollama (完整模型需要約 336GB RAM)
ollama pull deepseek-r1:671b-q4

# 或使用 32B distilled 版本 (需要約 20GB RAM)
ollama pull deepseek-r1:32b

下一步：DeepSeek V3 及未來

DeepSeek V3（非推理繼任者）已經發佈，具有改進的通用能力。DeepSeek 團隊繼續推動開源模型所能達到的極限。

對於推理任務，R1 仍然是最佳的開源選擇。對於通用任務，DeepSeek V3 的價格為每 1M tokens $0.28/$0.42，是目前最具成本效益的模型之一。

兩者都可以通過 TokenLab 使用單一 API key 訪問。註冊即享 $1 免費額度。

如果您計劃在本地運行 R1，Mac Studio 本地 AI 指南是下一篇值得閱讀的文章。如果您計劃通過網關路由到它，統一 AI API 網關指南是更好的下一步。

基準測試數據截至 2026 年 2 月。DeepSeek R1 權重可在 huggingface.co/deepseek-ai 獲取。

DeepSeek R1 指南：2026 年的 Architecture、Benchmarks 與實際應用