在CES 2026上，英偉達CEO黃仁勳發佈Vera Rubin芯片，並高度評價開源AI模型DeepSeek-R1，稱其引領全球開源生態發展，讓世界驚訝。
Signal65基準測試顯示，英偉達GB200 NVL72在運行Deepseek-R1混合專家模型時，性能顯著優於同規模AMD MI355X集羣。混合專家模型通過激活特定專家提升效率，但大規模擴展時面臨節點通信延遲和帶寬壓力挑戰。
網易有道詞典2025年度熱詞揭曉，“DeepSeek”以867萬次搜索量登頂，成爲首個源自國產AI大模型的年度詞彙。搜索熱度自2月DeepSeek-R1模型發佈後迅速攀升，後續技術突破均帶動查詢高峯。大學生和職場人羣爲主要搜索羣體，用戶查詞後常延伸瀏覽“大模型”等相關概念，形成“查詞—學習概念”的鏈條，反映出AI技術普及推動公衆認知深化的趨勢。
騰訊雲宣佈將於2025年11月24日下線DeepSeek-V3和DeepSeek-R1模型，屆時停止所有接入服務。官方建議用戶遷移至最新穩定版本，以配合大模型技術持續升級。
基於Deepseek-R1-14B優化的角色扮演與思維鏈（CoT）模型，適合長文本創作與對話。
這是一個完全開放的 DeepSeek-R1 模型的復現項目，旨在幫助開發者復現和構建基於 R1 的模型。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 是一款高效推理的開源語言模型，適用於多種自然語言處理任務。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 是一個開源的推理模型，專注於數學、代碼和推理任務。
Deepseek
$4
輸入tokens/百萬
$16
輸出tokens/百萬
32
上下文長度
$2
$8
Alibaba
-
$1.6
128
8
$1
Baidu
64
Tencent
$100
GilbertAkham
這是一個基於DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B的多任務微調模型，通過LoRA適配器在多個數據集上進行訓練，具備強大的多任務泛化和推理能力，能夠處理廣泛的自然語言和基於推理的任務。
Thrillcrazyer
Qwen-1.5B_THIP是基於DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B在DeepMath-103k數學數據集上使用TRL框架進行GRPO方法微調的數學推理模型。該模型專門針對數學問題解決進行了優化，具備較強的數學推理能力。
recursechat
DeepSeek-R1是通過大規模強化學習訓練的推理模型，在數學、代碼和推理任務上表現出色，無需監督微調即可展現強大的推理能力，包括自我驗證、反思和生成長思維鏈等。
yanmyoaung04
這是基於Unsloth的DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B模型微調的網絡安全專用版本，專注於生成和理解網絡安全相關內容，為威脅情報總結、漏洞分析等任務提供支持。
nvidia
NVIDIA DeepSeek R1 FP4 v2是基於DeepSeek AI的DeepSeek R1模型進行FP4量化的文本生成模型，採用優化的Transformer架構，可用於商業和非商業用途。該模型通過TensorRT Model Optimizer進行量化，相比FP8版本顯著減少了磁盤大小和GPU內存需求。
NVIDIA DeepSeek-R1-0528-FP4 v2是DeepSeek R1 0528模型的量化版本，採用優化的Transformer架構，是一個自迴歸語言模型。通過FP4量化優化，減少了磁盤大小和GPU內存需求，同時保持較高推理效率。
willcb
這是一個🤗 Transformers模型中心的模型卡片，由於缺乏具體信息，無法提供詳細的模型介紹。建議查看原始模型頁面獲取完整信息。
Mungert
AceReason-Nemotron-7B是一款通過強化學習訓練的數學和代碼推理模型，基於DeepSeek-R1-Distilled-Qwen-7B開發，在多個推理基準測試中表現出色。
Azzindani
這是一個專門針對印尼法律領域優化的語言模型，基於DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B使用GRPO方法在印尼法律問答數據集上微調而成，專注於提升法律推理和結構化思維能力。
ykarout
該模型是基於DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B的微調版本，使用TRL和GRPO方法進行訓練，專注於數學推理能力的提升。
mlx-community
DeepSeek-R1-0528 的 5 位量化版本，適用於 MLX 框架。
這是DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B模型的MLX格式轉換版本，一個擁有320億參數的大型語言模型，專門針對MLX框架進行了優化，支持高效的文本生成和對話任務。
ertghiu256
基於Qwen 3 4B參數模型微調，提升推理與問題解決能力
QuantFactory
AceReason-Nemotron-7B是一個基於強化學習訓練的數學和代碼推理模型，從DeepSeek-R1-Distilled-Qwen-7B開始訓練，在多個基準測試中表現出色。
senfu
這是一個基於DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型，使用open-r1/OpenR1-Math-220k數學數據集進行微調的大語言模型。該模型專門針對數學推理和問題解決能力進行了優化，使用TRL框架進行訓練。
基於DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B模型轉換的6位量化版本，適用於MLX框架的文本生成任務。
stelterlab
DeepSeek-R1-0528是深度求索公司推出的升級版大語言模型，在推理能力、減少幻覺率等方面有顯著提升，整體性能接近領先模型。
kartd
這是一個基於Qwen-14B模型微調的版本，使用GRPO方法進行訓練，適用於文本生成任務。
featherless-ai-quants
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 是一個經過優化的14B參數規模的大語言模型，由DeepSeek AI發佈，基於Qwen架構蒸餾而來，提供多種GGUF量化版本以提升性能。
NVIDIA DeepSeek-R1-0528-FP4 是 DeepSeek R1 0528 模型的量化版本，採用優化的 Transformer 架構，權重和激活值量化為 FP4 數據類型，顯著減少磁盤大小和 GPU 內存需求，支持 TensorRT-LLM 推理引擎實現高效推理。
DeepSeek R1與Claude結合的認知架構項目，通過R1進行高級推理規劃，Claude執行具體分析，實現多步驟邏輯推理和結構化思維處理。
一個基於Model Context Protocol (MCP)的服務器，提供對DeepSeek-R1推理能力的訪問，使非推理模型能夠通過增強的思考生成更好的響應。
%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
