DeepSeekR1源码怎么获取

关于 DeepSeek-R1 的源码获取，目前官方信息和开源情况如下，你可以按下面的路径去确认和获取：

一、官方是否开源

• DeepSeek 官方（深度求索） 已开源 DeepSeek-R1 相关模型与部分代码
• 开源内容包括：
• 模型权重（HuggingFace 格式）
• 推理示例代码
• 训练相关技术报告（部分细节）
• 完整训练代码（含全部工程细节）通常不完全公开

二、主要获取渠道

1️⃣ Hugging Face（最推荐）

官方模型仓库：

• https://huggingface.co/deepseek-ai
• 搜索 DeepSeek-R1 或 DeepSeek-R1-Distill

你能拿到：

• 模型权重
• modeling_*.py
• 推理 / 加载示例代码

2️⃣ GitHub（官方组织）

官方 GitHub：

• https://github.com/deepseek-ai

常见仓库：

• DeepSeek-R1
• DeepSeek-Math
• deepseek-vl
• DeepSeek-LLM

⚠️ 注意：

• 有些仓库是 推理示例
• 有些是 研究代码
• 训练全流程代码不一定全开

3️⃣ 技术报告（理解架构）

官方论文 / 报告：

• 《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》
• 通常在 arXiv 或官方博客发布

三、如果你想要“能跑的代码”

可以这样组合：

1. 从 HuggingFace 下载权重
2. 使用：

• transformers
• vllm
• llama.cpp（量化版）

1. 参考官方示例改写推理逻辑

四、常见误区

❌ “DeepSeek-R1 像 LLaMA 一样全量开源”
✅ 实际：模型开源 + 部分代码开源
❌ “能直接拿到完整训练脚本”

✅ 实际：训练细节在论文中，工程代码有限

如果你愿意，我可以：

• 帮你 找具体仓库链接
• 教你 本地部署 DeepSeek-R1
• 对比 R1 和 V3 的代码差异

你更想做哪一步？