DeepSeek R1 指南：2026 年的架构、基准测试与实用指南

DeepSeek R1 证明了开源模型可以匹敌闭源模型的推理能力。该模型于 2025 年 1 月以 MIT 许可证发布，在 AIME 2024 中得分 79.8%，在 MATH-500 中得分 97.3%，与 OpenAI 的 o1 系列处于同一档次。

一年后，R1 依然是最具性价比的推理模型之一。每百万 token 的价格为 $0.55/$2.19，比同类闭源模型便宜 5-10 倍。以下是您需要了解的有效使用方法。

架构：6710 亿参数不等于 6710 亿成本

DeepSeek R1 采用专家混合（MoE）架构：

总参数量 6710 亿
每次前向推理激活 370 亿参数
基于 DeepSeek-V3-Base 架构
128K token 上下文窗口

MoE 设计意味着 R1 拥有 6710 亿模型的知识容量，但推理成本相当于约 370 亿模型。每个输入 token 只激活部分“专家”网络，保持计算需求在可控范围内。

对比来看：运行一个密集型 6710 亿模型需要约 1.3TB 内存。R1 的 MoE 架构通过 Q4 量化将内存需求降至约 336GB，使其可在高端消费级硬件（如配备 512GB 的 Mac Studio M3/M5 Ultra）上运行。

基准测试表现

数学

基准测试	DeepSeek R1	OpenAI o1	Claude Opus 4.6
AIME 2024	79.8%	83.3%	约 65%
MATH-500	97.3%	96.4%	约 90%
Codeforces Elo	2,029	1,891	约 1,600

R1 在大多数数学基准测试中与 o1 不相上下甚至更优。Codeforces 评分 2,029 属于“候选大师”级别，与优秀的人类程序员竞争力相当。

编程

R1 在算法编程（竞赛编程、数学证明）方面表现强劲，但对软件工程任务（多文件重构、API 设计）优化较少。在 SWE-Bench Verified 测试中，Claude Sonnet 4.6（72.7%）明显优于 R1。

建议使用 R1 进行算法实现和数学代码编写，使用 Claude 或 GPT-5 处理通用软件工程任务。

推理

R1 的链式思维推理过程透明且可检查。与闭源模型中隐藏的“思考”阶段不同，R1 的推理轨迹是输出的一部分。这使其在以下方面非常有价值：

调试推理错误（可以看到模型出错的具体环节）
教育应用（学生可以跟踪推理过程）
研究（分析大型语言模型如何解决问题）

训练创新：纯强化学习，无需人工标注

R1 的训练方法是其对领域最重要的贡献。

传统方法：收集人工标注的推理示例，然后微调模型模仿这些示例。

DeepSeek 的方法：通过大规模强化学习训练，完全不依赖任何监督推理数据。模型（DeepSeek-R1-Zero）仅通过 RL 自主发展了自我验证、反思和长链式思维推理能力。

实际意义：R1 证明了推理能力可以通过 RL 训练自然涌现，无需昂贵的人类注释。这为其他实验室更高效地训练推理模型打开了大门。

最终 R1 模型采用两阶段流水线：

强化学习阶段，培养推理模式
监督微调阶段，提升输出质量，减少重复和语言混杂等问题

实用指南

何时使用 R1

数学证明与推导
竞赛编程题目
算法设计与优化
需要逐步推理的数据分析
推理过程透明的研究任务
预算有限但需要推理能力的应用

何时不使用 R1

通用软件工程（推荐使用 Claude Sonnet 4.6）
创意写作（推荐使用 Claude 或 GPT-5）
无需推理开销的快速问答（推荐使用 GPT-4.1-mini）
UI/前端代码生成（R1 表现较弱）
需要最新信息的任务（R1 训练数据有截止时间）

优化 R1 使用

R1 的推理轨迹可能较长。一个简单的数学问题可能生成超过 500 个 token 的链式思维过程。管理建议：

合理设置 max_tokens。R1 输出长度通常是非推理模型的 3-5 倍。
解析最终答案。R1 通常在推理轨迹后以清晰格式给出结论。
针对简单任务使用蒸馏版本。DeepSeek 提供 1.5B、7B、8B、14B、32B 和 70B 参数的 R1 蒸馏版。32B 和 70B 版本在大幅降低成本的同时保留大部分推理能力。

价格对比

模型	输入 / 1M	输出 / 1M	推理能力
DeepSeek R1	$0.55	$2.19	强（79.8% AIME）
OpenAI o3	$2.00	$8.00	强（约 83% AIME）
Claude Opus 4.6	$5.00	$25.00	良好（约 65% AIME）
OpenAI o4-mini	$1.10	$4.40	良好（速度优化）

R1 在输入和输出上均比 o3 便宜 4 倍。在推理质量相当的工作负载（数学、算法）中，R1 提供了显著的成本优势。

开源生态系统

R1 采用 MIT 许可证。您可以：

商业使用，无限制
基于自身数据进行微调
蒸馏训练更小模型
本地运行（完整模型 Q4 量化需约 336GB 内存）
部署在自有基础设施上

可用蒸馏版本：

版本	参数量	适用场景
R1-Distill-Qwen-1.5B	1.5B	边缘设备，移动端
R1-Distill-Qwen-7B	7B	本地开发，测试
R1-Distill-Llama-8B	8B	本地开发
R1-Distill-Qwen-14B	14B	生产环境（轻度推理）
R1-Distill-Qwen-32B	32B	生产环境（强推理）
R1-Distill-Llama-70B	70B	生产环境（近全功能）

32B 蒸馏版本是大多数生产部署的最佳选择：以极低成本实现强大推理能力。

快速入门

通过 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": "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)

本地运行

# 通过 Ollama（完整模型需约 336GB 内存）
ollama pull deepseek-r1:671b-q4

# 或使用 32B 蒸馏版本（约需 20GB 内存）
ollama pull deepseek-r1:32b

未来展望：DeepSeek V3 及更远

DeepSeek V3（非推理继任者）已发布，具备更强的通用能力。DeepSeek 团队持续推动开源模型的边界。

在推理任务上，R1 仍是最佳开源选择。通用任务方面，DeepSeek V3 以每百万 token $0.28/$0.42 的价格，是极具性价比的模型之一。

两者均可通过 LemonData 使用单一 API 密钥访问。注册即赠 $1 免费额度。

基准测试数据截至 2026 年 2 月。DeepSeek R1 权重可在 huggingface.co/deepseek-ai 获取。

DeepSeek R1 指南：2026年架构、基准测试及实用指南