DeepSeek-R1 — специализированная reasoning-модель линейки DeepSeek, представленная в 2025 году. Модель построена на базе архитектуры DeepSeek-V3 и ориентирована на многошаговый логический анализ, математические задачи и сложные алгоритмические рассуждения.
В отличие от универсальной модели DeepSeek-V3, R1 оптимизирован для устойчивого chain-of-thought reasoning и демонстрирует более высокие показатели на академических бенчмарках.
Архитектура
- Общий объём параметров: 671B
- Активных параметров: около 37B на токен
- Архитектура: Mixture-of-Experts (MoE)
- Ориентация: reasoning-first обучение
- Максимальная длина генерации в тестах: до 32K токенов
R1 использует разреженную активацию экспертов и обучался с фокусом на формирование устойчивых логических цепочек. Это отличает его от универсальных LLM, где reasoning не является основным приоритетом обучения.
Benchmark-показатели
- MMLU — около 90–91%
- MMLU-Pro — около 84%
- MATH-500 — около 97%
- AIME 2024 — около 79%
- Сильные результаты на LiveCodeBench и SWE-Bench Verified
По ряду задач DeepSeek-R1 приближается к уровню ведущих закрытых reasoning-моделей, оставаясь при этом частью экосистемы с open-weight дистиллятами (DeepSeek-R1 Distill).
Поведение в реальных сценариях
Многошаговый reasoning
R1 формирует последовательные цепочки рассуждений, удерживая промежуточные логические шаги. Это снижает вероятность поверхностных ответов по сравнению с базовой моделью DeepSeek-V3.
Математика и алгоритмы
Модель демонстрирует высокую устойчивость на задачах формальной логики и олимпиадной математики.
Кодовые задачи
R1 показывает сильные результаты в инженерных сценариях, однако специализированной моделью для кода остаётся DeepSeek-Coder.
Chain-of-Thought и API
В API-режиме reasoning может тарифицироваться отдельно. Модель генерирует расширенные логические цепочки, что увеличивает вычислительную нагрузку по сравнению с универсальными LLM.
Сравнение с российскими моделями
По сравнению с YandexGPT 5 Pro и GigaChat MAX, DeepSeek-R1 демонстрирует более прозрачные академические benchmark-показатели (MMLU, MATH, AIME).
GigaChat MAX позиционируется как флагманская аналитическая модель Сбера, однако детализированные международные бенчмарки раскрываются ограниченно. YandexGPT 5 Pro ориентирован на русскоязычные сценарии и ассистентские задачи.
DeepSeek-R1 в большей степени ориентирован на академические и инженерные тесты международного уровня.
Ограничения
- Галлюцинации возможны при сложных и перегруженных запросах;
- Уверенные, но неверные рассуждения при некорректной постановке задачи;
- Высокая вычислительная стоимость reasoning-режима;
- Требуется обязательная верификация в критических сценариях.
R1-Distill
На базе R1 были выпущены дистиллированные версии (DeepSeek-R1 Distill) различного размера, позволяющие запускать reasoning-модели локально. Эти версии обеспечивают компромисс между качеством и ресурсами.
Роль в линейке DeepSeek
DeepSeek-R1 — это специализированная reasoning-платформа поверх архитектуры DeepSeek-V3. Если V3 является универсальной LLM, то R1 предназначен для задач повышенной логической сложности, математического анализа и инженерных расчётов.
В структуре линейки R1 занимает верхний уровень аналитической специализации.