GitHub-радар

DeepSeek R1: открытая рассуждательная модель уровня o1

Первая рассуждательная модель от DeepSeek с MIT-лицензией — по бенчмаркам не уступает o1 от OpenAI в математике и коде.

01deepseek-ai/DeepSeek-R1 14k741k загрузок/мес671B параметровtext-generation

DeepSeek-R1 — это первая рассуждательная модель от DeepSeek, опубликованная в январе 2025 года. По словам авторов, она устроена как смесь экспертов: из 671 миллиарда параметров в каждом запросе активны только 37 миллиардов. По заявлению авторов, она показывает результаты, сопоставимые с o1 от OpenAI в математике, коде и логических задачах. Лицензия MIT позволяет использовать модель в коммерческих продуктах без ограничений. Вместе с полной версией DeepSeek выпустил дистиллированные варианты от 1.5B до 70B. По словам авторов, дистиллированная версия на 32B обходит o1-mini на ряде тестов. Для локального запуска на ноутбуке я бы смотрел на версии 7B или 14B.

Зачем это вайб-кодеру

Эта модель важна потому, что это первая открытая рассуждательная модель от известного вендора, которая по бенчмаркам приближается к o1 от OpenAI. Полную версию можно попробовать бесплатно через chat.deepseek.com с включённым режимом DeepThink или подключить через API на platform.deepseek.com. Если нужен локальный запуск без API, дистиллированная версия на 7B занимает около 4 ГБ в 4-битном виде и встанет на MacBook от 16 ГБ памяти.

Как поставить

Скопируйте и отправьте своему агенту — Claude Code, Codex, любому:

Открой страницу https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1, найди дистиллированную версию DeepSeek-R1 на 7B или 14B параметров и поставь через Ollama — покажи мне, как запустить и задать первый вопрос

Полная модель (671B) требует серверного железа — дома не запустить. Дистиллированная версия на 7B займёт около 4 ГБ в 4-битном виде и встанет на MacBook от 16 ГБ памяти.

Открыть на Hugging Face