DeepSeek-R1: फीचर्स, o1 तुलना, डिस्टिल्ड मॉडल और अधिक

जनवरी 2025 में, DeepSeek ने DeepSeek-R1 जारी किया, जो उनके रीजनिंग मॉडल्स पर कार्य का अगला चरण है। यह उनके पहले के DeepSeek-R1-Lite-Preview से अपग्रेड है और दिखाता है कि वे OpenAI के o1 के साथ प्रतिस्पर्धा करने के लिए गंभीर हैं।

तब से, DeepSeek ने मॉडल में सुधार जारी रखा है। मई 2025 में, उन्होंने DeepSeek-R1-0528 जारी किया, जो बेहतर बेंचमार्क प्रदर्शन, कम भ्रम (हैलुसिनेशन), और फ़ंक्शन कॉलिंग व JSON आउटपुट सपोर्ट जैसी नई क्षमताओं वाला एक उन्नत संस्करण है।

भले ही कुछ क्षेत्रों में DeepSeek प्रतिस्पर्धियों से थोड़ा पीछे रह सकता है, इसका ओपन-सोर्स स्वभाव और काफी कम कीमत इसे एआई समुदाय के लिए आकर्षक विकल्प बनाते हैं।

इस ब्लॉग में, मैं DeepSeek-R1 की प्रमुख विशेषताएँ, विकास प्रक्रिया, डिस्टिल्ड मॉडल, उसे कैसे एक्सेस करें, कीमत, और यह OpenAI के मॉडल्स की तुलना में कैसा है—इन सबका विश्लेषण करूंगा।

मैंने मूल रूप से यह लेख उसी दिन लिखा था जब DeepSeek-R1 जारी हुआ था, लेकिन अब मैंने इसमें इसके प्रभावों को कवर करने वाला नया अनुभाग जोड़ा है—यह कैसे शेयर बाजार, एआई अर्थशास्त्र (जिसमें Jevons का विरोधाभास और एआई मॉडल्स का कमोडिटाइजेशन शामिल है) को प्रभावित करता है, और OpenAI का यह आरोप कि DeepSeek ने उनके मॉडल्स को डिस्टिल किया। मैंने नए DeepSeek-R1-0528 पर एक अपडेटेड सेक्शन भी जोड़ा है.

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DeepSeek-R1 क्या है?

DeepSeek-R1 एक ओपन-सोर्स रीजनिंग मॉडल है, जिसे चीनी एआई कंपनी DeepSeek ने ऐसे कार्यों के लिए विकसित किया है जिनमें तार्किक निष्कर्ष, गणितीय समस्या-समाधान, और रियल-टाइम निर्णय लेने की आवश्यकता होती है।

DeepSeek-R1 और OpenAI के o1 जैसे रीजनिंग मॉडल्स की खासियत यह है कि वे यह दिखा सकते हैं कि वे किसी निष्कर्ष तक कैसे पहुँचे, जो उन्हें पारंपरिक भाषा मॉडल्स से अलग बनाता है।

DeepSeek-R1 के साथ, आप इसकी तर्क-श्रृंखला का अनुसरण कर सकते हैं, जिससे इसे समझना और आवश्यक होने पर इसके आउटपुट को चुनौती देना आसान हो जाता है। यह क्षमता उन क्षेत्रों में बढ़त देती है जहाँ परिणामों का स्पष्टीकरण आवश्यक होता है, जैसे शोध या जटिल निर्णय-निर्माण।

DeepSeek-R1 को विशेष रूप से प्रतिस्पर्धी और आकर्षक बनाता है इसका ओपन-सोर्स स्वभाव। स्वामित्व वाले मॉडल्स के विपरीत, इसका ओपन-सोर्स होना डेवलपर्स और शोधकर्ताओं को इसे खोजने, संशोधित करने और कुछ तकनीकी सीमाओं (जैसे संसाधन आवश्यकताएँ) के भीतर परिनियोजित करने की अनुमति देता है।

DeepSeek-R1 कैसे विकसित किया गया?

इस खंड में, मैं आपको बताऊँगा कि DeepSeek-R1 कैसे विकसित हुआ, इसकी शुरुआत इसके पूर्ववर्ती DeepSeek-R1-Zero से हुई।

DeepSeek-R1-Zero

DeepSeek-R1 की शुरुआत R1-Zero से हुई, एक ऐसा मॉडल जिसे पूरी तरह रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के माध्यम से प्रशिक्षित किया गया था। इस दृष्टिकोण ने इसे मजबूत तर्क-क्षमताएँ विकसित करने दीं, लेकिन साथ ही बड़े नकारात्मक पहलू भी आए। आउटपुट अक्सर पढ़ने में कठिन थे, और मॉडल कभी-कभी अपने उत्तरों में भाषाएँ मिला देता था। इन सीमाओं ने R1-Zero को वास्तविक दुनिया के उपयोगों के लिए कम व्यावहारिक बना दिया।

शुद्ध रीइन्फोर्समेंट लर्निंग की चुनौतियाँ

शुद्ध रीइन्फोर्समेंट लर्निंग पर निर्भरता ने ऐसे आउटपुट उत्पन्न किए जो तर्क की दृष्टि से सही थे, लेकिन संरचनात्मक रूप से कमजोर। पर्यवेक्षित डेटा के मार्गदर्शन के बिना, मॉडल अपनी तर्क-प्रक्रिया को प्रभावी ढंग से संप्रेषित करने में संघर्ष करता था। यह उन उपयोगकर्ताओं के लिए बाधा था जिन्हें परिणामों में स्पष्टता और सटीकता चाहिए।

DeepSeek-R1 के साथ सुधार

इन समस्याओं को दूर करने के लिए, DeepSeek ने R1 के विकास में बदलाव किया और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग को सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग के साथ जोड़ा। इस हाइब्रिड दृष्टिकोण में क्यूरेटेड डेटासेट्स शामिल किए गए, जिससे मॉडल की पठनीयता और सामंजस्य बेहतर हुआ। भाषा-मिश्रण और खंडित तर्क जैसी समस्याएँ काफी हद तक कम हो गईं, जिससे मॉडल व्यावहारिक उपयोग के लिए अधिक उपयुक्त बन गया।

यदि आप DeepSeek-R1 के विकास के बारे में और जानना चाहते हैं, तो मैं रिलीज़ पेपर पढ़ने की सलाह देता हूँ।

DeepSeek-R1 के डिस्टिल्ड मॉडल

एआई में डिस्टिलेशन वह प्रक्रिया है जिसमें बड़े मॉडल्स से छोटे, अधिक कुशल मॉडल्स बनाए जाते हैं, जो उनकी काफी हद तक तर्क-क्षमता को संरक्षित रखते हुए कंप्यूटेशनल मांग कम करते हैं। DeepSeek ने इस तकनीक का उपयोग करके R1 से डिस्टिल्ड मॉडल्स का एक सूट तैयार किया, जिसमें Qwen और Llama आर्किटेक्चर का सहारा लिया गया।

स्रोत: DeepSeek का रिलीज़ पेपर

Qwen-आधारित डिस्टिल्ड मॉडल

DeepSeek के Qwen-आधारित डिस्टिल्ड मॉडल दक्षता और स्केलेबिलिटी पर केंद्रित हैं, जो प्रदर्शन और कंप्यूटेशनल आवश्यकताओं के बीच संतुलन प्रदान करते हैं।

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B

यह सबसे छोटा डिस्टिल्ड मॉडल है, जिसने MATH-500 पर 83.9% हासिल किया है। MATH-500 हाई-स्कूल-स्तर की गणितीय समस्याओं को तार्किक तर्क और बहु-चरणीय समाधान के साथ हल करने की क्षमता का परीक्षण करता है। यह परिणाम दिखाता है कि छोटा आकार होने के बावजूद मॉडल बुनियादी गणितीय कार्यों को अच्छी तरह संभालता है।

हालाँकि, LiveCodeBench (16.9%) पर इसका प्रदर्शन काफी घट जाता है, जो कोडिंग क्षमताओं का आकलन करने के लिए बनाया गया बेंचमार्क है, और यह प्रोग्रामिंग कार्यों में इसकी सीमित क्षमता को दर्शाता है।

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

Qwen-7B MATH-500 पर 92.8% के साथ शानदार प्रदर्शन करता है, जो इसकी मजबूत गणितीय तर्क क्षमताओं को दर्शाता है। यह GPQA Diamond (49.1%) पर भी उचित प्रदर्शन करता है, जो तथ्यपरक प्रश्नोत्तरों का मूल्यांकन करता है, जिससे संकेत मिलता है कि इसमें गणितीय और तथ्यपरक तर्क के बीच अच्छा संतुलन है।

हालाँकि, LiveCodeBench (37.6%) और CodeForces (1189 रेटिंग) पर इसका प्रदर्शन बताता है कि यह जटिल कोडिंग कार्यों के लिए कम उपयुक्त है।

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B

यह मॉडल MATH-500 (93.9%) पर अच्छा प्रदर्शन करता है, जो जटिल गणितीय समस्याओं को संभालने की इसकी क्षमता को दर्शाता है। GPQA Diamond पर इसका 59.1% स्कोर भी तथ्यपरक तर्क में दक्षता का संकेत देता है।

LiveCodeBench (53.1%) और CodeForces (1481 रेटिंग) पर इसका प्रदर्शन कोडिंग और प्रोग्रामिंग-विशिष्ट तर्क कार्यों में सुधार की गुंजाइश दिखाता है।

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

सबसे बड़ा Qwen-आधारित मॉडल AIME 2024 (72.6%) पर अपने साथियों में सबसे अधिक स्कोर हासिल करता है, जो उन्नत बहु-चरणीय गणितीय तर्क का मूल्यांकन करता है। यह MATH-500 (94.3%) और GPQA Diamond (62.1%) पर भी उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है, जो गणितीय और तथ्यपरक तर्क दोनों में इसकी ताकत दर्शाता है।

LiveCodeBench (57.2%) और CodeForces (1691 रेटिंग) पर इसके परिणाम सुझाते हैं कि यह बहुमुखी है, लेकिन कोडिंग के लिए विशेषीकृत मॉडल्स की तुलना में अभी भी प्रोग्रामिंग कार्यों के लिए अनुकूलित नहीं है।

Llama-आधारित डिस्टिल्ड मॉडल

DeepSeek के Llama-आधारित डिस्टिल्ड मॉडल उच्च प्रदर्शन और उन्नत तर्क-क्षमताओं को प्राथमिकता देते हैं, विशेषकर उन कार्यों में जहाँ गणितीय और तथ्यपरक सटीकता आवश्यक होती है।

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B

Llama-8B MATH-500 (89.1%) पर अच्छा और GPQA Diamond (49.0%) पर उचित प्रदर्शन करता है, जो गणितीय और तथ्यपरक तर्क को संभालने की इसकी क्षमता को दर्शाता है। हालाँकि, यह LiveCodeBench (39.6%) और CodeForces (1205 रेटिंग) जैसे कोडिंग बेंचमार्क्स पर कम स्कोर करता है, जो Qwen-आधारित मॉडल्स की तुलना में प्रोग्रामिंग-संबंधी कार्यों में इसकी सीमाएँ उजागर करता है।

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B

सबसे बड़ा डिस्टिल्ड मॉडल, Llama-70B, MATH-500 (94.5%) पर शीर्ष-स्तरीय प्रदर्शन देता है—सभी डिस्टिल्ड मॉडल्स में सर्वश्रेष्ठ—और AIME 2024 पर 86.7% का मजबूत स्कोर हासिल करता है, जिससे यह उन्नत गणितीय तर्क के लिए उत्कृष्ट विकल्प बनता है।

यह LiveCodeBench (57.5%) और CodeForces (1633 रेटिंग) पर भी अच्छा प्रदर्शन करता है, जो दर्शाता है कि यह अधिकांश अन्य मॉडल्स की तुलना में कोडिंग कार्यों में अधिक सक्षम है। इस डोमेन में, यह OpenAI के o1-mini या GPT-4o के समकक्ष है।

DeepSeek-R1 तक पहुँच कैसे करें

आप DeepSeek-R1 तक दो प्रमुख तरीकों से पहुँच सकते हैं: वेब-आधारित DeepSeek Chat प्लेटफ़ॉर्म और DeepSeek API—जिससे आप अपनी आवश्यकता के अनुसार विकल्प चुन सकते हैं।

वेब एक्सेस: DeepSeek Chat प्लेटफ़ॉर्म

DeepSeek Chat प्लेटफ़ॉर्म DeepSeek-R1 के साथ इंटरेक्ट करने का सरल तरीका प्रदान करता है। इसे एक्सेस करने के लिए, आप सीधे चैट पेज पर जा सकते हैं या Start Now पर क्लिक कर सकते हैं होम पेज पर।

रजिस्टर करने के बाद, आप “Deep Think” मोड चुन सकते हैं ताकि Deepseek-R1 की चरण-दर-चरण तर्क-क्षमता का अनुभव कर सकें।

API एक्सेस: DeepSeek का API

अपने एप्लिकेशन में DeepSeek-R1 को एकीकृत करने के लिए, DeepSeek API प्रोग्रामेटिक एक्सेस प्रदान करता है।

शुरू करने के लिए, आपको DeepSeek Platform पर रजिस्टर करके API कुंजी प्राप्त करनी होगी।

API OpenAI के फ़ॉर्मेट के साथ संगत है, इसलिए यदि आप OpenAI के टूल्स से परिचित हैं तो इंटीग्रेशन सीधा है। आप और निर्देश यहाँ पा सकते हैं: DeepSeek का API डॉ큐मेंटेशन।

DeepSeek-R1 की कीमत

मई 2025 तक, चैट प्लेटफ़ॉर्म पर R1 मॉडल मुफ्त उपयोग के लिए उपलब्ध है।

API दो मॉडल प्रदान करता है—deepseek-chat (DeepSeek-V3) और deepseek-reasoner (DeepSeek-R1)—जिनकी कीमत संरचना (प्रति 1M टोकन) निम्नानुसार है:

MODEL

CONTEXT LENGTH

MAX COT TOKENS

MAX OUTPUT TOKENS

1M TOKENS

INPUT PRICE

(CACHE HIT)

1M TOKENS

INPUT PRICE

(CACHE MISS)

1M TOKENS

OUTPUT PRICE

deepseek-chat

64K

$0.07

$0.014

$0.27

$0.14

$1.10

$0.28

deepseek-reasoner

64K

32K

$0.14

$0.55

$2.19

स्रोत: DeepSeek का प्राइसिंग पेज

सबसे नवीन कीमत जानकारी प्राप्त करने और CoT (Chain-of-Thought) रीजनिंग की लागत कैसे गणना करें यह समझने के लिए, DeepSeek के प्राइसिंग पेज पर जाएँ।

DeepSeek-R1 बनाम OpenAI O1: बेंचमार्क प्रदर्शन

DeepSeek-R1 कई बेंचमार्क्स पर सीधे OpenAI o1 से प्रतिस्पर्धा करता है, और अक्सर OpenAI के o1 की बराबरी करता है या आगे निकलता है।

स्रोत: DeepSeek का रिलीज़ पेपर

गणित बेंचमार्क्स: AIME 2024 और MATH-500

गणित बेंचमार्क्स में, DeepSeek-R1 मजबूत प्रदर्शन दिखाता है। AIME 2024 पर, जो उन्नत बहु-चरणीय गणितीय तर्क का मूल्यांकन करता है, DeepSeek-R1 79.8% स्कोर करता है, जो OpenAI o1-1217 के 79.2% से थोड़ा आगे है।

MATH-500 पर, DeepSeek-R1 97.3% के प्रभावशाली स्कोर के साथ बढ़त लेता है, जो OpenAI o1-1217 के 96.4% से थोड़ा अधिक है। यह बेंचमार्क विविध हाई-स्कूल-स्तर की गणितीय समस्याओं पर विस्तृत तर्क की माँग करता है।

कोडिंग बेंचमार्क्स: Codeforces और SWE-bench Verified

Codeforces बेंचमार्क किसी मॉडल की कोडिंग और एल्गोरिद्मिक तर्क क्षमताओं का मूल्यांकन करता है, जिसे मानव प्रतिभागियों के विरुद्ध परसेंटाइल रैंकिंग के रूप में दर्शाया जाता है। OpenAI o1-1217 96.6% के साथ अग्रणी है, जबकि DeepSeek-R1 बहुत प्रतिस्पर्धी 96.3% प्राप्त करता है—अंतर मामूली है।

SWE-bench Verified बेंचमार्क सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग कार्यों में तर्क का मूल्यांकन करता है। DeepSeek-R1 49.2% के स्कोर के साथ मजबूत प्रदर्शन करता है, जो OpenAI o1-1217 के 48.9% से थोड़ा आगे है। यह परिणाम DeepSeek-R1 को सॉफ़्टवेयर वेरिफिकेशन जैसे विशिष्ट तर्क कार्यों में एक मजबूत दावेदार के रूप में स्थापित करता है।

सामान्य ज्ञान बेंचमार्क्स: GPQA Diamond और MMLU

तथ्यपरक तर्क के लिए, GPQA Diamond सामान्य-उद्देश्य ज्ञान प्रश्नों के उत्तर देने की क्षमता को मापता है। DeepSeek-R1 71.5% स्कोर करता है, जबकि OpenAI o1-1217 75.7% प्राप्त करता है। यह परिणाम तथ्यपरक तर्क कार्यों में OpenAI o1-1217 की हल्की बढ़त को रेखांकित करता है।

MMLU पर, जो विभिन्न विषयों को कवर करता है और मल्टीटास्क भाषा समझ का मूल्यांकन करता है, OpenAI o1-1217 91.8% स्कोर के साथ DeepSeek-R1 (90.8%) से थोड़ा आगे है।

DeepSeek का असर

DeepSeek-R1 की रिलीज़ के दूरगामी परिणाम हुए—इसने शेयर बाजारों को प्रभावित किया, एआई अर्थशास्त्र को नया आकार दिया, और मॉडल विकास प्रथाओं पर विवाद को जन्म दिया।

शेयर बाजार पर प्रभाव

DeepSeek के R1 मॉडल की पेशकश—जो प्रतिस्पर्धियों की तुलना में बहुत कम लागत पर उन्नत एआई क्षमताएँ प्रदान करता है—के चलते प्रमुख अमेरिकी टेक कंपनियों के शेयर दामों में उल्लेखनीय गिरावट आई।

उदाहरण के लिए, Nvidia के शेयर मूल्य में लगभग 18% की गिरावट आई, जो बाज़ार पूँजीकरण में लगभग $600 अरब की कमी के बराबर है। यह गिरावट निवेशकों की इस चिंता से प्रेरित थी कि DeepSeek के कुशल एआई मॉडल हाई-परफ़ॉर्मेंस हार्डवेयर की माँग घटा सकते हैं, जो परंपरागत रूप से Nvidia जैसी कंपनियाँ आपूर्ति करती हैं।

Jevons का विरोधाभास और एआई मॉडल्स का कमोडिटाइजेशन

DeepSeek-R1 जैसे ओपन-वेट मॉडल लागत घटा रहे हैं और एआई कंपनियों को अपनी प्राइसिंग रणनीतियों पर पुनर्विचार करने पर मजबूर कर रहे हैं। यह तीव्र मूल्य-अंतर में दिखता है:

OpenAI का o1 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन $60 का है
DeepSeek-R1 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन $2.19 का है

कुछ उद्योग नेताओं ने Jevons के विरोधाभास की ओर इशारा किया है—यह विचार कि दक्षता बढ़ने पर कुल खपत घटने के बजाय बढ़ सकती है। Microsoft के CEO सत्या नडेला ने इशारा किया कि जैसे-जैसे एआई सस्ता होगा, माँग तेज़ी से बढ़ेगी।

हालाँकि, मुझे The Economist का यह संतुलित दृष्टिकोण पसंद आया, जो तर्क देता है कि पूर्ण Jevons प्रभाव बहुत दुर्लभ है और यह इस पर निर्भर करता है कि अपनाने में मुख्य बाधा कीमत है या नहीं। “वर्तमान में केवल 5% अमेरिकी फर्म एआई का उपयोग करती हैं और 7% इसे अपनाने की योजना बना रही हैं”, ऐसे में Jevons प्रभाव संभवतः कम रहेगा। कई व्यवसायों को अभी भी एआई एकीकरण कठिन या अनावश्यक लगता है।

OpenAI ने DeepSeek पर डिस्टिलेशन का आरोप लगाया

अपने विघटनकारी प्रभाव के साथ, DeepSeek खुद को विवाद के केंद्र में भी पाता है। OpenAI ने DeepSeek पर अपने मॉडल्स को डिस्टिल करने—अर्थात OpenAI की स्वामित्व वाली प्रणालियों से ज्ञान निकालकर उसे अधिक कॉम्पैक्ट, कुशल मॉडल में दोहराने—का आरोप लगाया है।

अब तक OpenAI ने इस दावे का कोई प्रत्यक्ष प्रमाण नहीं दिया है, और कई लोगों के लिए यह आरोप बदलते एआई परिदृश्य के बीच निवेशकों को आश्वस्त करने की रणनीतिक चाल जैसा प्रतीत होता है।

DeepSeek-R1-0528

28 मई, 2025 को, DeepSeek ने अपने रीजनिंग मॉडल का उन्नत संस्करण जारी किया: DeepSeek-R1-0528। इस अपडेट में कई प्रमुख सुधार शामिल हैं:

रीजनिंग और तथ्यपरक दोनों कार्यों में बेहतर बेंचमार्क प्रदर्शन
चैट प्लेटफ़ॉर्म में अधिक सुगम बातचीत के लिए उन्नत फ्रंट-एंड क्षमताएँ
कम हैलुसिनेशन, जिससे तथ्यपरक विश्वसनीयता बढ़ती है
JSON आउटपुट और फ़ंक्शन कॉलिंग का समर्थन, जिससे यह संरचित तर्क और टूल-उपयोग के लिए अधिक उपयुक्त बनता है

इन अतिरिक्तताओं के बावजूद, API एंडपॉइंट्स में कोई बदलाव नहीं है—DeepSeek-R1-0528 पूरी तरह बैकवर्ड-कम्पैटिबल है। डेवलपर्स उसी इंटरफ़ेस का उपयोग जारी रख सकते हैं, नए मॉडल के लाभों के साथ।

आप DeepSeek Chat प्लेटफ़ॉर्म पर इसे आज़मा सकते हैं या Hugging Face पर ओपन-सोर्स वेट्स देखें।

बेंचमार्क लाभ

रिलीज़ घोषणा के बेंचमार्क चार्ट के अनुसार, DeepSeek-R1-0528 अपने पूर्ववर्ती से बेहतर प्रदर्शन करता है और OpenAI के o3 और Gemini 2.5 Pro के साथ कड़ी टक्कर देता है:

स्रोत: DeepSeek

निष्कर्ष

DeepSeek-R1 रीजनिंग-केंद्रित एआई में एक मजबूत प्रतिद्वंद्वी है, जो OpenAI के o1 के समकक्ष प्रदर्शन करता है। हालाँकि कोडिंग और तथ्यपरक तर्क में OpenAI का o1 थोड़ी बढ़त रख सकता है, मुझे लगता है कि DeepSeek-R1 का ओपन-सोर्स स्वभाव और किफायती एक्सेस इसे आकर्षक विकल्प बनाते हैं।

FAQs

DeepSeek-R1 बहुभाषी प्रश्नों को कैसे संभालता है?

DeepSeek-R1 अंग्रेज़ी और चीनी के लिए अनुकूलित है, लेकिन अन्य भाषाओं में इसकी प्रदर्शन क्षमता घट सकती है। विशेष रूप से रीजनिंग कार्यों को संभालते समय कुछ आउटपुट में अंग्रेज़ी और चीनी का मिश्रण हो सकता है। भविष्य के अपडेट्स से इस सीमा के दूर होने की उम्मीद है।

क्या DeepSeek-R1 को विशेष कार्यों या उद्योगों के लिए फाइन-ट्यून किया जा सकता है?

हाँ, एक ओपन-सोर्स मॉडल होने के नाते, पर्याप्त कंप्यूटेशनल संसाधन और डेटा होने पर DeepSeek-R1 को विशेष कार्यों के लिए फाइन-ट्यून किया जा सकता है। यह लचीलापन शोधकर्ताओं और उन संगठनों के लिए विशेष रूप से उपयोगी है जिन्हें डोमेन-विशिष्ट एप्लिकेशन चाहिए।

क्या DeepSeek-R1 के आउटपुट की लंबाई की कोई सीमा है?

हाँ, DeepSeek-R1 के आउटपुट टोकन सीमाएँ एक्सेस विधि पर निर्भर करती हैं। उदाहरण के लिए, API का deepseek-reasoner मॉडल अधिकतम 64,000 टोकन की आउटपुट लंबाई का समर्थन करता है, जिसमें तर्क-चरण (Chain-of-Thought) और अंतिम उत्तर शामिल हैं।

DeepSeek-R1 को लोकल रूप से चलाने के लिए किस प्रकार के हार्डवेयर की आवश्यकता होती है?

DeepSeek-R1 या उसके डिस्टिल्ड मॉडल्स को लोकल रूप से चलाने के लिए उच्च-प्रदर्शन GPUs या TPUs की आवश्यकता होती है, खासकर बड़े मॉडल जैसे DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B के लिए। छोटे डिस्टिल्ड संस्करण, जैसे Qwen-1.5B, सीमित संसाधनों वाले सिस्टम्स के लिए अधिक व्यावहारिक हैं।

DeepSeek के API में कॉन्टेक्स्ट कैशिंग कैसे काम करती है, और इससे कितनी बचत हो सकती है?

कॉन्टेक्स्ट कैशिंग दोहराए गए इनपुट टोकन को स्टोर करती है ताकि लागत कम हो। उदाहरण के लिए, यदि आप मल्टी-टर्न बातचीत में इनपुट्स को दोबारा उपयोग करते हैं, तो सिस्टम इन टोकन को कैश से बहुत कम कीमत पर पुनर्प्राप्त करता है। यह सुविधा विशेष रूप से दोहरावदार क्वेरी वाले वर्कफ़्लोज़ के लिए लाभकारी है।

लेखक

Alex Olteanu

मैं एक संपादक और लेखक हूँ जो AI ब्लॉग, ट्यूटोरियल, और समाचार कवर करता/करती हूँ, यह सुनिश्चित करते हुए कि सब कुछ ठोस कंटेंट रणनीति और SEO के सर्वोत्तम तरीकों के अनुरूप हो। मैंने Python, सांख्यिकी, प्रायिकता, और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन पर डेटा साइंस पाठ्यक्रम लिखे हैं। मेरा एक पुरस्कृत उपन्यास भी प्रकाशित हो चुका है, और खाली समय में मैं पटकथा लेखन और फ़िल्म निर्देशन में समय बिताता/बिताती हूँ।

विषय

कृत्रिम बुद्धिमत्ता बड़े भाषा मॉडल एआई समाचार

DeepSeek-R1 क्या है?

DeepSeek-R1 कैसे विकसित किया गया?

DeepSeek-R1-Zero

शुद्ध रीइन्फोर्समेंट लर्निंग की चुनौतियाँ

DeepSeek-R1 के साथ सुधार

DeepSeek-R1 के डिस्टिल्ड मॉडल

Qwen-आधारित डिस्टिल्ड मॉडल

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

Llama-आधारित डिस्टिल्ड मॉडल

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B

DeepSeek-R1 तक पहुँच कैसे करें

वेब एक्सेस: DeepSeek Chat प्लेटफ़ॉर्म

API एक्सेस: DeepSeek का API

DeepSeek-R1 की कीमत

DeepSeek-R1 बनाम OpenAI O1: बेंचमार्क प्रदर्शन

गणित बेंचमार्क्स: AIME 2024 और MATH-500

कोडिंग बेंचमार्क्स: Codeforces और SWE-bench Verified

सामान्य ज्ञान बेंचमार्क्स: GPQA Diamond और MMLU

DeepSeek का असर

शेयर बाजार पर प्रभाव

Jevons का विरोधाभास और एआई मॉडल्स का कमोडिटाइजेशन

OpenAI ने DeepSeek पर डिस्टिलेशन का आरोप लगाया

DeepSeek-R1-0528

बेंचमार्क लाभ

निष्कर्ष

FAQs

विषय

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