DeepSeek-R1在Reddit，X和开发人员论坛上进行了统治技术讨论，用户称其为“ People’s AI”，因为它的不可思议的能力可以竞争Google Gemini和OpenAI的GPT-4O等模型，而无需花费任何成本。
DeepSeek-R1， 免费和开源推理AI，提供了OpenAI每月200美元O1型号的私密性优点替代方案，在编码，数学和逻辑解决问题方面具有可比的性能。本指南提供了分步说明，用于在本地安装DeepSeek-R1并将其集成到项目中，从而每月节省数百美元。
为什么DeepSeek-R1趋势？
与将用户锁定在订阅和数据共享协议中的封闭模型不同，DeepSeek-R1在本地部署时完全离线运行。社交媒体基准表明它解决了列表问题的速度比 Openai的O1 仅使用30％的系统资源模型。 Tiktok演示在90秒内编码基于Python的费用跟踪器的编码增长了270万次观看次数，诸如“双子座永远不可能”之类的评论淹没了该线程。它的吸引力？没有API费用，没有用法上限，也没有强制性的互联网连接。
什么是DeepSeek-R1，与OpenAi-O1相比如何？
DeepSeek-R1是一种革命性的推理AI，它使用增强学习（RL）而不是监督微调，在AIME 2024 MATH基准上获得了79.8％的通过@1分。它的成本效率优于OpenAI-O1，API便宜96.4％（0.55美元，每百万个输入令牌15美元），并且能够在消费者硬件上本地运行。 DeepSeek-R1是开源的，提供了六种蒸馏型，范围从1.5B到671b参数，用于不同的应用。
DeepSeek-R1（本地）的分步安装指南
要使用Ollama在本地安装DeepSeek-R1并打开Web UI，请按照以下步骤：
1。安装 霍拉马 通过终端（MacOS/Linux）：
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh ollama -v #check Ollama version2。通过Ollama下载DeepSeek-R1蒸馏型：
# Default 7B model (4.7GB - ideal for consumer GPUs)
ollama run deepseek-r1
# Larger 70B model (requires 24GB+ VRAM)
ollama run deepseek-r1:70b
# Full DeepSeek-R1 (requires 336GB+ VRAM for 4-bit quantization)
ollama run deepseek-r1:671b3。为私人接口设置打开的Web UI：
docker run -d -p 3000:8080
--add-host=host.docker.internal:host-gateway
-v open-webui:/app/backend/data
--name open-webui
--restart always
ghcr.io/open-webui/open-webui:main访问接口 http：// localhost：3000 并选择 deepseek-r1:latest。所有数据保留在您的机器上，以确保隐私。
如何将DeepSeek-R1整合到您的项目中
DeepSeek-R1可以在本地或通过其云API集成：
1。当地部署（隐私优先）：
import openai
Connect to your local Ollama instance
client = openai.Client(
base_url="http://localhost:11434/v1",
api_key="ollama" # Authentication-free private access
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-r1:XXb ", # change the "XX" by the distilled model you choose
messages=[{"role": "user", "content": "Explain blockchain security"}],
temperature=0.7 # Controls creativity vs precision
)2。使用官方的DeepSeek-R1 Cloud API：
import openai from dotenv import load_dotenv import os
load_dotenv()
client = openai.OpenAI(
base_url="https://api.deepseek.com/v1",
api_key=os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY")
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-reasoner",
messages=[{"role": "user", "content": "Write web scraping code with error handling"}],
max_tokens=1000 # Limit costs for long responses
)DeepSeek-R1提供了一种以易隐私为中心的openAI-O1的替代品，非常适合寻求节省资金并维护数据安全的开发人员。为了进一步的帮助或分享经验，鼓励用户与社区互动。
特色图片来源： DeepSeek
