DeepSeek 的第一代推理模型，在數學、程式碼和推理任務方面，效能可與 OpenAI-o1 相提並論。

模型

DeepSeek-R1

ollama run deepseek-r1:671b

蒸餾模型

DeepSeek 團隊已證明，大型模型的推理模式可以被蒸餾到小型模型中，從而在小型模型上通過強化學習 (RL) 發現的推理模式相比，能產生更好的效能。

以下是通過微調針對研究社群中廣泛使用的多個密集模型，並使用 DeepSeek-R1 生成的推理數據所創建的模型。評估結果表明，這些蒸餾後的小型密集模型在基準測試中表現非常出色。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B

ollama run deepseek-r1:1.5b

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

ollama run deepseek-r1:7b

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B

ollama run deepseek-r1:8b

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B

ollama run deepseek-r1:14b

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

ollama run deepseek-r1:32b

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B

ollama run deepseek-r1:70b

授權條款

模型權重根據 MIT 授權條款授權。DeepSeek-R1 系列支援商業用途，允許任何修改和衍生作品，包括但不限於，用於訓練其他 LLM 的蒸餾。請注意：

Qwen 蒸餾模型衍生自 Qwen-2.5 系列，該系列最初根據 Apache 2.0 授權條款授權，現在使用由 DeepSeek-R1 精選的 80 萬個樣本進行了微調。

Llama 8B 蒸餾模型衍生自 Llama3.1-8B-Base，最初根據 llama3.1 授權條款授權。

Llama 70B 蒸餾模型衍生自 Llama3.3-70B-Instruct，最初根據 llama3.3 授權條款授權。