DeepSeek
DeepSeek R1รุ่นเก่าโอเพ่นซอร์ส
The open reasoning model that reshaped the frontier in early 2025.
ดัชนีปัญญา
5.4 #704
ระดับท็อป 92%
ความเร็วขาออก
60 t/s
ITL 16.7 ms/tok
ราคาเฉลี่ย (3:1)
$0.478 /1M
ขาเข้า $0.27/M · ขาออก $1.1/M
บริบท
163.8K
≈ 410 หน้า A4 · ขาออกสูงสุด 16,384
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
DeepSeek R1
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
แกนเรดาร์ประมาณจากคะแนนหมวดหมู่เมื่อไม่มีการวัดเบนช์มาร์กโดยตรง — ดู ระเบียบวิธี
จุดแข็งและข้อแลกเปลี่ยน
จุดที่ชนะ
- Open weights — self-host, fine-tune and audit with no vendor lock-in
- Very low blended price — $0.478/1M mixed tokens
- Cheap prompt-cache reads at $0.027/1M
- Reasoning mode with adjustable effort levels
สิ่งที่ต้องระวัง
- Legacy tier — a newer successor is available
กรณีใช้งานเด็ด
Whole-repo analysis
Single-pass ingestion of large codebases, contracts or research corpora.
ควิกสตาร์ตสำหรับนักพัฒนาและ API
ตั้งค่า
DEEPSEEK_API_KEY ก่อน — รับคีย์ APIcurl https://api.deepseek.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $DEEPSEEK_API_KEY" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-r1",
"messages": [{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}]
}'import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.deepseek.com/v1",
api_key=os.environ["DEEPSEEK_API_KEY"],
)
resp = client.chat.completions.create(
model="deepseek-r1",
messages=[{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)const res = await fetch("https://api.deepseek.com/v1/chat/completions", {
method: "POST",
headers: {
Authorization: `Bearer ${process.env.DEEPSEEK_API_KEY}`,
"content-type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
model: "deepseek-r1",
messages: [{ role: "user", content: "Refactor this function for O(n) time and explain the change." }],
}),
});
console.log((await res.json()).choices[0].message.content);ทรัพยากรและลิงก์อย่างเป็นทางการ
การใช้งาน API
เปรียบเทียบโฮสต์และเวลาแฝง
อัตราความเร็ว TTFT และราคาแคชบน Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock และ Azure
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
คะแนนแยกตามแหล่งข้อมูล
คะแนนแยกตามหมวดหมู่
ผลการทดสอบ Benchmark
สเปกสดและสถาปัตยกรรม
ภายใต้ฝากระโปรง
Mixture-of-Experts · 671B (37B active MoE)
- Mixture-of-Experts routing — only a fraction of total parameters is active per token.
- Switchable reasoning effort — trading latency and tokens for accuracy on hard problems.
- Prompt caching supported — cached input reads at $0.027/1M tokens.
วันที่เปิดตัว
27 พ.ค. 2568
สถาปัตยกรรม
Mixture-of-Experts · 671B (37B active MoE)
พารามิเตอร์
671B (37B active MoE)
สัญญาอนุญาต
Open Weights
ขนาดคอนเทกซ์
163,800 tokens
เอาต์พุตสูงสุด
16,384 tokens
โมดัลิตี
text
ราคาแคช
อ่าน $0.027 · เขียน $0.3375 /1M
การให้เหตุผล
ระดับความพยายาม
ราคาขาเข้า
$0.27/M
ราคาขาออก
$1.1/M
ความเร็วขาออก
60 t/s
เวลาถึงโทเค็นแรก
—
อัปเดตข้อมูล
5 ส.ค. 2569
ฮาร์ดแวร์และการอนุมานในเครื่อง
ข้อมูล: Convly AI (CC BY 4.0) ↗VRAM (4-bit Q4)
400 GB
GPU ขั้นต่ำ
Multi-GPU server
ค่าใช้จ่ายรายเดือนโดยประมาณ
ค่าใช้จ่ายรายเดือนโดยประมาณ
$0.00
กำลังคำนวณการประหยัดเทียบ GPT-4o…
อ้างอิงและฝัง
ป้าย GitHub Markdown
Loading badge markdown...BibTeX
@misc{llmpodium2026deepseekr1,
title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of DeepSeek R1},
author = {LLMPodium Research},
year = {2026},
url = {https://llmpodium.com/models/deepseek-r1}
}ฝังป้ายคะแนน
เพิ่มป้าย Podium Score แบบสดลงใน README ของ GitHub หรือ Hugging Face — ลิงก์กลับไปยังอันดับสด
ตัวอย่าง
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...โมเดลอื่นจาก DeepSeek
โมเดลทางเลือก
ทางเลือกที่ใกล้เคียงที่สุดสำหรับ DeepSeek R1 โดยอิงตามความสามารถ ราคา และคะแนนเบนช์มาร์ก