DeepSeek R1 指南：2026 年的架構、基準測試與實務應用
DeepSeek R1 證明了開源模型能夠媲美封閉源碼模型的推理能力。該模型於 2025 年 1 月以 MIT 授權釋出，在 AIME 2024 中得分 79.8%，在 MATH-500 中得分 97.3%，與 OpenAI 的 o1 系列處於同一層級。
一年後，R1 仍是最具成本效益的推理模型之一。每百萬 token 價格為 $0.55/$2.19，較同級封閉源碼替代方案便宜 5 到 10 倍。以下是您有效使用它所需了解的重點。
架構：為何 6710 億參數不代表 6710 億成本
DeepSeek R1 採用專家混合（Mixture of Experts, MoE）架構：
- 總參數量 6710 億
- 每次前向傳遞啟用 370 億參數
- 基於 DeepSeek-V3-Base 基礎模型構建
- 128K token 的上下文視窗
MoE 設計使得 R1 具備 6710 億模型的知識容量，但推理成本相當於約 370 億模型。每個輸入 token 僅啟用部分「專家」網絡，保持計算需求在可控範圍內。
比較而言：運行一個密集的 6710 億模型需約 1.3TB 記憶體。R1 的 MoE 架構將此降低至 Q4 量化下約 336GB，使其能在高階消費級硬體（Mac Studio M3/M5 Ultra 配 512GB 記憶體）上執行。
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% | 約 65% |
| MATH-500 | 97.3% | 96.4% | 約 90% |
| Codeforces Elo | 2,029 | 1,891 | 約 1,600 |
R1 在大多數數學基準測試中與 o1 不相上下甚至超越。Codeforces 評分 2,029 屬於「候選大師」等級，與優秀的人類程式設計師具競爭力。
程式編寫
R1 在演算法程式設計（競賽程式、數學證明）方面表現強勁，但對軟體工程任務（多檔案重構、API 設計）優化較少。在 SWE-Bench Verified 測試中，Claude Sonnet 4.6（72.7%）明顯優於 R1。
建議使用 R1 進行演算法實作與數學程式碼，軟體工程則推薦使用 Claude 或 GPT-5。
推理能力
R1 的鏈式思考推理透明且可檢視。不同於封閉源碼模型在隱藏的「思考」階段進行推理，R1 的推理過程會作為輸出的一部分呈現。這使其在以下方面特別有價值：
- 除錯推理錯誤（可清楚看到模型出錯的環節）
- 教育應用（學生能跟隨推理過程學習）
- 研究用途（分析大型語言模型如何解決問題）
訓練創新：純強化學習無需人工標註
R1 的訓練方法是其對領域最重要的貢獻。
傳統方法：收集人工標註的推理範例，再進行微調讓模型模仿。
DeepSeek 方法：透過大規模強化學習訓練，完全不使用任何監督推理資料。模型（DeepSeek-R1-Zero）僅靠 RL 自我驗證、反思與長鏈條思考推理能力。
實務意義：R1 證明推理能力可從 RL 訓練中自然產生，無需昂貴的人力標註，為其他實驗室提供更有效率的訓練途徑。
最終 R1 模型採用兩階段流程：
- 強化學習階段發展推理模式
- 監督微調階段改善輸出品質，減少重複與語言混用等問題
實務應用
適合使用 R1 的場合
- 數學證明與推導
- 競賽程式問題
- 演算法設計與優化
- 需要逐步推理的資料分析
- 重視推理透明度的研究任務
- 預算有限但需推理能力的應用
不建議使用 R1 的場合
- 一般軟體工程（建議使用 Claude Sonnet 4.6）
- 創意寫作（建議使用 Claude 或 GPT-5）
- 快速問答且不需推理負擔（建議使用 GPT-4.1-mini）
- UI/前端程式碼生成（R1 表現較弱）
- 需要最新資訊的任務（R1 訓練資料有截止時間）
優化 R1 使用
R1 的推理過程可能相當冗長。一個簡單數學題可能產生超過 500 個 token 的思考鏈條才給出最終答案。管理建議：
- 適當設定
max_tokens。R1 輸出長度是非推理模型的 3-5 倍。 - 解析最終答案。R1 通常在推理過程後以清晰格式包裹結論。
- 簡單任務可使用蒸餾版本。DeepSeek 提供 1.5B、7B、8B、14B、32B 與 70B 參數的蒸餾模型。32B 與 70B 版本在成本大幅降低下仍保留大部分推理能力。
價格比較
| 模型 | 輸入 / 百萬 token | 輸出 / 百萬 token | 推理能力 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek R1 | $0.55 | $2.19 | 強（79.8% AIME） |
| OpenAI o3 | $2.00 | $8.00 | 強（約 83% AIME） |
| Claude Opus 4.6 | $5.00 | $25.00 | 良好（約 65% AIME） |
| OpenAI o4-mini | $1.10 | $4.40 | 良好（優化速度） |
R1 輸入成本比 o3 低 4 倍，輸出成本也低 4 倍。對於推理品質相當的工作負載（數學、演算法），R1 提供顯著的成本節省。
開源生態系統
R1 採用 MIT 授權。您可以：
- 商業使用無限制
- 用自己的資料進行微調
- 蒸餾以訓練更小模型
- 本地運行（完整模型 Q4 量化需約 336GB 記憶體）
- 部署於自有基礎設施
可用蒸餾版本：
| 版本 | 參數量 | 用途 |
|---|---|---|
| R1-Distill-Qwen-1.5B | 1.5B | 邊緣裝置、行動裝置 |
| 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（強推理） |
| R1-Distill-Llama-70B | 70B | 生產環境（近全能） |
32B 蒸餾版本是大多數生產部署的最佳選擇：以遠低於完整模型的成本，提供強大的推理能力。
快速上手
透過 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": "證明前 n 個奇數的和等於 n²。"
}],
max_tokens=4096 # R1 推理過程可能很長
)
print(response.choices[0].message.content)
本地運行
# 使用 Ollama（完整模型需約 336GB 記憶體）
ollama pull deepseek-r1:671b-q4
# 或使用 32B 蒸餾版本（需約 20GB 記憶體）
ollama pull deepseek-r1:32b
未來展望：DeepSeek V3 及後續
DeepSeek V3（非推理後繼版本）已釋出，具備更強的通用能力。DeepSeek 團隊持續推動開源模型的極限。
在推理任務上，R1 仍是最佳開源選擇。一般任務方面，DeepSeek V3 以每百萬 token $0.28/$0.42 的價格，是最具成本效益的模型之一。
兩者皆可透過 LemonData 使用同一 API 金鑰存取。註冊即贈 $1 免費額度。
基準測試數據截至 2026 年 2 月。DeepSeek R1 權重可於 huggingface.co/deepseek-ai 取得。