DeepSeek-R1-Zero

DeepSeek-R1-Zero es un modelo de inferencia entrenado con aprendizaje por refuerzo a gran escala que ofrece una capacidad de razonamiento excepcional sin necesidad de ajuste fino supervisado.

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DeepSeek-R1-Zero es un modelo de inferencia desarrollado por el equipo de DeepSeek, enfocado en mejorar la capacidad de razonamiento del modelo mediante el aprendizaje por refuerzo. Sin necesidad de ajuste fino supervisado, este modelo muestra un potente comportamiento de inferencia, como autoverificación, reflexión y generación de cadenas de razonamiento extensas. Sus principales ventajas incluyen una eficiente capacidad de inferencia, la posibilidad de usarse sin preentrenamiento y un rendimiento excepcional en tareas matemáticas, de codificación y de razonamiento. Desarrollado sobre la arquitectura DeepSeek-V3, admite tareas de inferencia a gran escala y es adecuado para aplicaciones de investigación y comerciales.

Entrenado con aprendizaje por refuerzo a gran escala
utilizable sin ajuste fino supervisado.
Admite razonamiento en cadena para problemas complejos
capaz de generar cadenas de razonamiento extensas.
Posee capacidad de autoverificación y reflexión
mejorando la precisión y fiabilidad de la inferencia.
Destaca en tareas matemáticas
de codificación y de razonamiento
aproximándose al nivel más alto del sector.
Proporciona pesos de modelos de código abierto

Este modelo es adecuado para escenarios que requieren una capacidad de inferencia eficiente
como la investigación académica
la generación de código
la resolución de problemas matemáticos y el procesamiento automatizado de tareas complejas. Es especialmente útil para investigadores y desarrolladores que exploran la aplicación del aprendizaje por refuerzo en modelos de lenguaje
así como para usuarios empresariales que necesitan soluciones de inferencia eficientes.

En la investigación académica
se utiliza para explorar el potencial del aprendizaje por refuerzo en la mejora de la capacidad de inferencia de los modelos.
En las competiciones de programación
ayuda a los desarrolladores a generar código de alta calidad rápidamente
mejorando su rendimiento en la competición.

Acceda a la página de Hugging Face y descargue los archivos del modelo DeepSeek-R1-Zero.
Seleccione la tarea de inferencia adecuada según sus necesidades
como razonamiento matemático o generación de código.
Utilice herramientas de código abierto (como vLLM) para iniciar un servicio local y configure los parámetros adecuados (como temperatura y longitud máxima de generación).
Llame directamente al modelo para realizar inferencias a través de una plataforma API (como DeepSeek Platform).

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DeepSeek-R1-Zero Alternativas

DeepSeek-R1-Zero — DeepSeek-R1-Zero es un modelo de inferencia entrenado con aprendizaje por refuerzo a gran escala que ofrece una capacidad de razonamiento excepcional sin necesidad de ajuste fino supervisado.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B es un modelo de inferencia de código abierto, especializado en tareas de matemáticas, programación y razonamiento.

DeepSeek-R1 — DeepSeek-R1 es un modelo de inferencia de alto rendimiento que admite múltiples idiomas y tareas, adecuado para aplicaciones de investigación y comerciales.

GibberLink — Dos agentes de IA conversacionales cambian a un protocolo de nivel de audio para comunicarse después de confirmar que ambos son IA.

SWE-RL — Mejora la capacidad de razonamiento de los modelos de lenguaje grande en la evolución de software de código abierto mediante el aprendizaje por refuerzo

bRAG-langchain — Un proyecto de código abierto para construir aplicaciones de Generación Aumentada por Recuperación (RAG).

QwQ-Max-Vista previa — QwQ-Max-Vista previa es el último logro de la serie Qwen, construido sobre Qwen2.5-Max, y cuenta con una potente capacidad de razonamiento y aplicaciones multidominio.

Lienzo Multiagente Abierto — Una interfaz de chat multiagente de código abierto que permite gestionar varios agentes en una conversación dinámica.

El Manual de Sistemas Ultraescalables — Una herramienta enfocada en el diseño y optimización de sistemas ultraescalables, ofreciendo soluciones eficientes.

OpenThinker-32B — OpenThinker-32B es un potente modelo de inferencia de código abierto, diseñado para mejorar la capacidad de razonamiento con datos abiertos.

s1-32B — s1 es un modelo de inferencia ajustado con Qwen2.5-32B-Instruct, entrenado con solo 1000 ejemplos.

OpenAI o3-mini — OpenAI o3-mini es el último modelo de inferencia de alto rendimiento y bajo costo de OpenAI, optimizado para el campo STEM.

Tülu 3 405B — Tülu 3 405B es un modelo de lenguaje abierto de gran escala, cuyo rendimiento se ha mejorado mediante aprendizaje por refuerzo.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B es un modelo de lenguaje de código abierto de alta eficiencia de inferencia, adecuado para diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural.

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B — DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B es un modelo de lenguaje de código abierto de alto rendimiento, adecuado para tareas de generación y razonamiento de texto.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B es un modelo de lenguaje abierto de alto rendimiento, adecuado para diversas tareas de generación de texto.

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B — DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B es un modelo de lenguaje grande optimizado mediante aprendizaje por refuerzo, centrado en la capacidad de razonamiento y diálogo.

RLLoggingBoard — Una herramienta para visualizar el proceso de entrenamiento de retroalimentación humana de aprendizaje por refuerzo (RLHF), que ayuda a comprender y depurar en profundidad.

modelos-llm-autoadaptables — Un marco de modelos de lenguaje extenso (LLM) autoadaptable que se ajusta en tiempo real a tareas no vistas.

Llama-3-Patronus-Lynx-70B-Instruct — Modelo de evaluación de código abierto para la detección de alucinaciones, basado en la arquitectura Llama-3, con 70 mil millones de parámetros.

Bakery — Una plataforma online de ajuste fino y monetización de modelos de IA de código abierto, que ayuda a empresas emergentes de IA, ingenieros de aprendizaje automático e investigadores.

Eurus-2-7B-PRIME — Modelo de lenguaje de 7B parámetros entrenado con el método PRIME, diseñado para mejorar la capacidad de razonamiento.

PRIME-RL — PRIME mejora la capacidad de razonamiento de los modelos de lenguaje mediante el refuerzo del aprendizaje por refuerzo implícito.

HuatuoGPT-o1 — Modelo de lenguaje grande para razonamiento complejo en el ámbito médico

YuLan-Mini — Un modelo de lenguaje ligero y de alta eficiencia con 240 millones de parámetros.

Unitree RL GYM — Plataforma robótica Unitree para aprendizaje por refuerzo

Directorio MCP — Directorio de servidores MCP, que reúne recursos de múltiples servidores MCP.

Tülu 3 — Marco de entrenamiento posterior de modelos lingüísticos avanzados de código abierto

Qwen2.5-Coder-3B — Modelo de 3B parámetros de la serie Qwen2.5-Coder, enfocado en la generación y comprensión de código.

agibot_x1_train — Robot humanoide modular para entrenamiento de aprendizaje por refuerzo