DeepSeek-R1 API：推动人工智能发展的新力量

前言

在人工智能领域，大模型的出现为自然语言处理、复杂任务解决等带来了前所未有的突破。DeepSeek-R1作为一款开源的推理模型，正以其卓越的性能和广泛的应用潜力，成为推动人工智能发展的新力量。

DeepSeek-R1 的性能优势

DeepSeek-R1专注于推理能力，尤其擅长处理密集推理任务，如数学、代码、科学和逻辑推理等带有明确答案的复杂问题。在AIME 2024数学基准测试中，DeepSeek-R1得分率高达79.8%，在MATH-500基准测试中得分率更是达到97.3%，其性能可比肩OpenAI o1模型正式版。此外，DeepSeek-R1还通过强化学习激发了模型的自主思考和问题解决能力，使其在训练过程中能够重新评估初始方法，并为复杂问题分配更多思考时间。

DeepSeek-R1的技术创新

DeepSeek-R1在技术上进行了多项创新。首先，它采用了思维链（Chain of Thought, CoT）技术，要求模型在输出最终答案之前显式输出中间逐步的推理步骤，从而增强大模型的算术、常识和推理性能。其次，DeepSeek-R1通过模型蒸馏技术，将大模型的推理能力高效地蒸馏到小模型中，生成了一系列便于本地部署的蒸馏小模型。这使得DeepSeek-R1不仅在云端表现出色，还能在普通笔记本电脑等本地设备上高效运行。

DeepSeek-R1 API 推荐

APISpace 的 DeepSeek-R1 ，DeepSeek R1（深度推理）是一款高性能大语言模型API，具备强大的自然语言理解与生成能力，适用于各类文本处理任务。无论是智能问答、内容创作、代码生成，还是数据分析与摘要提取，DeepSeek R1 都能提供精准、高效的响应，助力企业快速构建智能化应用。

本接口采用的是流式输出，流式输出是一种高效且可靠的方式。随着大模型输出，动态输出内容。无需等待模型推理完毕，即可看到中间输出过程内容，可以缓解用户等待体感（一边输出一边看内容）。

参数说明

返回示例

data: {
    "choices": [{ 
        "delta": { 
            "content": "", // 生成的消息内容
            "reasoning_content": "长沙", // 处理问题的思维链内容。
            "role": "assistant" // 固定为 assistant。
        }, // 输出的内容。
        "index": 0 // 当前元素在 choices 列表的索引。
    }], // 本次请求的输出内容。
    "created": 1742984975, // 本次请求创建时间的 Unix 时间戳（秒）。
    "id": "0217429849749455867b9ae46059e2b0219811ecb72742de26a33", // 本次请求的唯一标识。
    "model": "deepseek-r1-250120", // 固定为 deepseek-r1-250120
    "service_tier": "default", // 固定为 default
    "object": "chat.completion.chunk", // 固定为 chat.completion.chunk
    "usage": null
}

工作原理

深度推理模型除了提问（Question）和回答（Answer）外，还会输出思维链内容（COT）。思维链内容展现的是模型处理问题的过程，包括将问题拆分为多个问题进行处理，生成多种回复综合得出更好回答等过程。但是这个内容不会被拼接到上下文中，如下图所示：

结束语

DeepSeek-R1 API作为连接开发者与DeepSeek-R1模型的重要桥梁，正以其强大的功能和广泛的应用前景，成为推动人工智能发展的新力量。无论是企业用户、专业研究者还是普通开发者，都能通过DeepSeek-R1 API获得强大的推理能力和灵活的应用支持，共同探索人工智能的无限可能。