Hướng Dẫn DeepSeek R1: Kiến Trúc, Điểm Chuẩn và Ứng Dụng Thực Tiễn Năm 2026

DeepSeek R1 đã chứng minh rằng các mô hình mã nguồn mở có thể sánh ngang với khả năng suy luận của các mô hình mã nguồn đóng. Ra mắt vào tháng 1 năm 2025 dưới giấy phép MIT, nó đạt điểm 79,8% trên AIME 2024 và 97,3% trên MATH-500, đặt nó vào cùng phân khúc với series o1 của OpenAI.

Một năm sau, R1 vẫn là một trong những mô hình suy luận có hiệu quả chi phí tốt nhất hiện có. Với giá $0,55/$2,19 cho mỗi 1 triệu token, nó rẻ hơn 5-10 lần so với các lựa chọn mã nguồn đóng tương đương. Dưới đây là những điều bạn cần biết để sử dụng nó hiệu quả.

Kiến Trúc: Tại Sao 671 Tỷ Tham Số Không Đồng Nghĩa Với Chi Phí 671 Tỷ

DeepSeek R1 sử dụng kiến trúc Mixture of Experts (MoE):

Tổng cộng 671 tỷ tham số
Kích hoạt 37 tỷ tham số mỗi lần xử lý
Xây dựng trên nền tảng DeepSeek-V3-Base
Cửa sổ ngữ cảnh 128K token

Thiết kế MoE có nghĩa là R1 sở hữu dung lượng kiến thức tương đương mô hình 671 tỷ tham số nhưng chi phí suy luận chỉ bằng mô hình khoảng 37 tỷ tham số. Mỗi token đầu vào chỉ kích hoạt một tập con các mạng "chuyên gia", giúp giữ yêu cầu tính toán ở mức hợp lý.

So sánh: chạy một mô hình dày đặc 671 tỷ tham số sẽ cần khoảng 1,3TB bộ nhớ. Kiến trúc MoE của R1 giảm con số này xuống còn khoảng 336GB ở mức lượng tử hóa Q4, cho phép chạy trên phần cứng tiêu dùng cao cấp (Mac Studio M3/M5 Ultra với 512GB RAM).

Hiệu Suất Đánh Giá

Toán Học

Bài Kiểm Tra	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 đạt hoặc vượt trội hơn o1 trong hầu hết các bài kiểm tra toán học. Điểm Codeforces 2.029 đưa nó vào hạng "Candidate Master", cạnh tranh với các lập trình viên con người mạnh.

Lập Trình

R1 mạnh về lập trình thuật toán (lập trình thi đấu, chứng minh toán học) nhưng kém tối ưu hơn cho các tác vụ kỹ thuật phần mềm (tái cấu trúc đa file, thiết kế API). Trên SWE-Bench Verified, Claude Sonnet 4.6 (72,7%) vượt trội hơn nhiều so với R1.

Sử dụng R1 cho việc triển khai thuật toán và mã toán học. Dùng Claude hoặc GPT-5 cho kỹ thuật phần mềm tổng quát.

Suy Luận

Chuỗi suy nghĩ của R1 minh bạch và có thể kiểm tra. Khác với các mô hình mã nguồn đóng, nơi suy luận diễn ra trong giai đoạn "nghĩ" ẩn, các dấu vết suy luận của R1 là một phần của đầu ra. Điều này làm cho nó có giá trị trong:

Gỡ lỗi lỗi suy luận (bạn có thể thấy nơi mô hình sai)
Ứng dụng giáo dục (học sinh có thể theo dõi quá trình suy luận)
Nghiên cứu (phân tích cách LLM tiếp cận vấn đề)

Đổi Mới Trong Huấn Luyện: Thuần RL Không Cần Nhãn Người

Phương pháp huấn luyện của R1 là đóng góp quan trọng nhất của nó cho lĩnh vực này.

Phương pháp truyền thống: thu thập ví dụ suy luận có nhãn người, sau đó tinh chỉnh mô hình để bắt chước chúng.

Phương pháp của DeepSeek: huấn luyện qua học tăng cường quy mô lớn mà không cần dữ liệu suy luận có giám sát. Mô hình (DeepSeek-R1-Zero) phát triển khả năng tự xác minh, phản chiếu và suy luận chuỗi dài chỉ qua RL.

Ý nghĩa thực tiễn: R1 chứng minh khả năng suy luận có thể xuất hiện từ huấn luyện RL mà không cần chú thích tốn kém của con người. Điều này mở đường cho các phòng thí nghiệm khác huấn luyện mô hình suy luận hiệu quả hơn.

Mô hình R1 cuối cùng sử dụng quy trình hai giai đoạn:

Các giai đoạn RL để phát triển mẫu suy luận
Các giai đoạn SFT (tinh chỉnh có giám sát) để làm sạch chất lượng đầu ra và giảm các vấn đề như lặp lại và trộn lẫn ngôn ngữ

Ứng Dụng Thực Tiễn

Khi Nào Nên Dùng R1

Chứng minh và khai triển toán học
Bài toán lập trình thi đấu
Thiết kế và tối ưu thuật toán
Phân tích dữ liệu cần suy luận từng bước
Các nhiệm vụ nghiên cứu cần suy luận minh bạch
Ứng dụng tiết kiệm chi phí cần khả năng suy luận

Khi Nào Không Nên Dùng R1

Kỹ thuật phần mềm tổng quát (dùng Claude Sonnet 4.6)
Viết sáng tạo (dùng Claude hoặc GPT-5)
Hỏi đáp nhanh không cần suy luận phức tạp (dùng GPT-4.1-mini)
Tạo mã UI/frontend (R1 yếu hơn ở đây)
Các tác vụ cần thông tin cập nhật (dữ liệu huấn luyện của R1 có giới hạn thời gian)

Tối Ưu Việc Sử Dụng R1

Dấu vết suy luận của R1 có thể dài dòng. Một bài toán toán học đơn giản có thể tạo ra hơn 500 token chuỗi suy nghĩ trước khi ra kết luận cuối cùng. Mẹo quản lý:

Đặt max_tokens phù hợp. Đầu ra của R1 có thể dài gấp 3-5 lần so với mô hình không suy luận cho cùng một tác vụ.
Phân tích câu trả lời cuối cùng. R1 thường đóng gói kết luận rõ ràng sau chuỗi suy luận.
Dùng các phiên bản chưng cất cho các tác vụ đơn giản hơn. DeepSeek cung cấp R1 chưng cất ở các mức 1.5B, 7B, 8B, 14B, 32B và 70B tham số. Phiên bản 32B và 70B giữ lại phần lớn khả năng suy luận với chi phí thấp hơn nhiều.

So Sánh Giá

Mô Hình	Đầu Vào / 1M	Đầu Ra / 1M	Khả Năng Suy Luận
DeepSeek R1	$0,55	$2,19	Mạnh (79,8% AIME)
OpenAI o3	$2,00	$8,00	Mạnh (~83% AIME)
Claude Opus 4.6	$5,00	$25,00	Tốt (~65% AIME)
OpenAI o4-mini	$1,10	$4,40	Tốt (tối ưu cho tốc độ)

R1 rẻ hơn o3 4 lần ở đầu vào và 4 lần ở đầu ra. Với các khối lượng công việc mà chất lượng suy luận tương đương (toán, thuật toán), R1 mang lại tiết kiệm chi phí đáng kể.

Hệ Sinh Thái Mã Nguồn Mở

R1 được cấp phép MIT. Bạn có thể:

Sử dụng thương mại không giới hạn
Tinh chỉnh trên dữ liệu riêng của bạn
Chưng cất để huấn luyện các mô hình nhỏ hơn
Chạy cục bộ (cần khoảng 336GB RAM ở mức Q4 cho mô hình đầy đủ)
Triển khai trên hạ tầng riêng

Các phiên bản chưng cất có sẵn:

Phiên Bản	Tham Số	Trường Hợp Sử Dụng
R1-Distill-Qwen-1.5B	1,5B	Thiết bị biên, di động
R1-Distill-Qwen-7B	7B	Phát triển và thử nghiệm cục bộ
R1-Distill-Llama-8B	8B	Phát triển cục bộ
R1-Distill-Qwen-14B	14B	Triển khai sản xuất (suy luận nhẹ)
R1-Distill-Qwen-32B	32B	Triển khai sản xuất (suy luận mạnh)
R1-Distill-Llama-70B	70B	Triển khai sản xuất (gần đầy đủ khả năng)

Phiên bản chưng cất 32B là lựa chọn tối ưu cho hầu hết triển khai sản xuất: suy luận mạnh với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ mô hình đầy đủ.

Bắt Đầu

Qua API

from openai import OpenAI

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

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-r1",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "Chứng minh tổng của n số lẻ đầu tiên bằng n²."
    }],
    max_tokens=4096  # Dấu vết suy luận của R1 có thể dài
)

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

Chạy Cục Bộ

# Qua Ollama (cần ~336GB RAM cho mô hình đầy đủ)
ollama pull deepseek-r1:671b-q4

# Hoặc dùng phiên bản chưng cất 32B (cần ~20GB RAM)
ollama pull deepseek-r1:32b

Tiếp Theo: DeepSeek V3 và Hơn Thế Nữa

DeepSeek V3 (phiên bản không suy luận kế nhiệm) đã được phát hành với khả năng tổng quát được cải thiện. Đội ngũ DeepSeek tiếp tục đẩy giới hạn những gì mô hình mã nguồn mở có thể đạt được.

Đối với các tác vụ suy luận, R1 vẫn là lựa chọn mã nguồn mở tốt nhất. Đối với các tác vụ tổng quát, DeepSeek V3 với giá $0,28/$0,42 cho mỗi 1 triệu token là một trong những mô hình có hiệu quả chi phí cao nhất hiện có.

Cả hai đều có thể truy cập qua LemonData với một khóa API duy nhất. Tặng $1 tín dụng miễn phí khi đăng ký.

Điểm chuẩn tính đến tháng 2 năm 2026. Trọng số DeepSeek R1 có sẵn tại huggingface.co/deepseek-ai.

Hướng Dẫn DeepSeek R1: Kiến Trúc, Đánh Giá Hiệu Suất và Ứng Dụng Thực Tiễn năm 2026