DeepSeek-R1 在数学、代码和推理任务方面均达到了与 OpenAI-o1 相当的性能，但推理成本仅为 OpenAI o1 系列的 1/30。性能表现上，R1 在 AIME2024 数学竞赛中取得 79.89%的准确率，MATH-500 基准测试通过率达 97.32%，Codeforces 编程竞赛评分超越 96.3%的人类选手。尤为突出的是，其推理成本仅为OpenAI o1系列的 1/30，通过 NVIDIANIM 微服务部署时，单台配备 8 块 H200GPU 的服务器可实现每秒3872 个 Token 的高吞吐量，充分满足实时性要求。该模型已通过英伟达官方平台开放 API 测试，支持企业私有化部署以保障数据安全 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 是 R1 的知识蒸馏版本，也是轻量化推理的效能典范，显卡（如 RTX3090）即可运行。作为 R1 系列的知识蒸馏版本，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 通过迁移学习技术将 6710 亿参数模型的推理能力浓缩至 70 亿规模。其核心技术优势在于多阶段蒸馏策略：首先利用 R1 生成 80 万条精选样本进行微调，再结合动态层剪枝与 FP8 量化技术，使模型在保持 92.8%的 MATH-500 基准准确率的同时，将硬件需求降低至消费级 GPU（如 RTX3090）即可运行。该模型特别强化了长文本理解能力，支持 16K 上下文窗口，在企业级智能客服场景中可实现多轮对话状态跟踪，在代码生成任务中可稳定输出 500 行无逻辑错误程序。部署灵活性方面，其推理功耗低于 150 瓦，响应速度较原版提升 3 倍，适配边缘设备与移动端应用，例如在工业物联网场景中实现实时故障诊断推理。值得注意的是，其多语言处理能力覆盖中、英、日、韩等 12 种语言，在跨语言技术文档翻译任务中的 BLEU 评分达 68.7，显著优于同规模竞品。