DeepSeek R1
#2 in Reasoning-ModelleDeepSeek · seit 20. Januar 2025 (DeepSeek-R1); Update DeepSeek-R1-0528 am 28. Mai 2025 · 106× · zuletzt 17. Aug. 2026
DeepSeek R1 ist ein am 20. Januar 2025 von DeepSeek veröffentlichtes Open-Weight-Reasoning-Modell mit Mixture-of-Experts-Architektur (671 Mrd. Parameter gesamt, ca. 37 Mrd. pro Token aktiv). Es nutzt großangelegtes Reinforcement Learning und explizite Chain-of-Thought-Ausgaben, um bei Mathematik-, Code- und Logikaufgaben eine mit OpenAI-o1 vergleichbare Leistung zu erreichen. Das Modell steht unter MIT-Lizenz offen zur Verfügung und ist über die DeepSeek-API (Modellname deepseek-reasoner), den DeepSeek-Chat (DeepThink-Modus) sowie Drittanbieter wie AWS Bedrock, Azure, Groq und Hugging Face nutzbar. Ein überarbeiteter Checkpoint (DeepSeek-R1-0528) verbesserte im Mai 2025 Genauigkeit und reduzierte Halluzinationen.
Features
| Key-Benchmark (%) | AIME 2024: 79,8%; MATH-500: 97,3% (Pass@1); AIME 2025 nach 0528-Update: 87,5% |
| Kontextfenster (Token) | 128.000 Token (max. Generierungslänge 32.768–64.000 Token) |
| Lizenz | MIT-Lizenz (Modellgewichte und Code, kommerzielle Nutzung erlaubt) |
| Multimodalität | Nein – reines Text-Modell, primär für Sprache, Mathematik und Code |
| Plattform | DeepSeek API (deepseek-reasoner), DeepSeek-Chat (DeepThink), Hugging Face, GitHub, AWS Bedrock, Azure, Groq, NVIDIA NIM |
| Preis pro 1M Token | Input: $0,14 (Cache-Hit) / $0,55 (Cache-Miss); Output: $2,19 (offizielle DeepSeek-API) |
| Release-Datum | 20. Januar 2025 (Original-Release); Update R1-0528 am 28. Mai 2025 |