Запуск DeepSeek-R1 у себя и разговор в веб-чате — разные действия. README репозитория просит сначала прочитать рекомендации по использованию и не обещает, что полный чекпоинт пойдёт через обычный Transformers. Ниже — эти ограничения и советы так, как они записаны, без самодельной инструкции по сборке сервера.
Какой файл вы вообще запускаете
Полные DeepSeek-R1 и R1-Zero в таблице: 671 млрд параметров всего, 37 млрд активных, контекст 128K. README отправляет за деталями локального запуска полного R1 в репозиторий DeepSeek-V3 и прямо пишет, что прямая поддержка в Transformers на момент той инструкции отсутствовала.
Дистилляты меньше и описаны как модели, которые запускают тем же способом, что Qwen или Llama. В README есть примеры команд vLLM и SGLang для DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B. Имеет смысл брать команду из текущей версии репозитория, а не из пересказа: флаги со временем меняются у самих vLLM и SGLang. Конфиги и токенизатор README просит брать их, потому что авторы слегка изменили настройки относительно исходных баз.
Температура, промпт и шаблон мышления
Для серии R1, включая замеры, README рекомендует температуру от 0,5 до 0,7, предпочтительно 0,6, чтобы не получать бесконечные повторы и бессвязный текст. Системный промпт просят не добавлять: все указания кладут в реплику пользователя. Для математики советуют просить пошаговое рассуждение и финальный ответ в boxed. Для оценки качества — несколько прогонов и среднее, а не один удачный ответ.
Авторы заметили, что модели серии иногда пропускают рассуждение и выдают пустую пару тегов. Их совет для локального запуска: заставлять ответ начинаться с открывающего тега рассуждения. Для веба и приложения того периода README отдельно пишет температуру 0,6 и отсутствие системного промпта, плюс шаблоны для файла и для веб-поиска. Кнопку на сайте того текста звали DeepThink. Журнал от 17 октября 2026 описывает уже другую сборку веба, DeepSeek-V4.1-Flash-1017, поэтому имя кнопки отсюда не переносится вперёд по календарю.
Лицензия перед запуском в продукте
Код и веса серии — MIT, коммерческое использование разрешено, включая дистилляцию в другие модели. Qwen-дистилляты сохраняют связь с Apache 2.0, Llama-дистилляты — с лицензиями Llama 3.1 и Llama 3.3. Это стоит прочитать до того, как встраивать чекпоинт в сервис. Список файлов — на странице открытые веса.
Если нужен не свой сервер
Облачный вызов идёт через API именами deepseek-flash и deepseek-v4-pro, режим рассуждения — полем thinking. Имя deepseek-reasoner после 24 июля 2026 не является способом «запустить R1». Разница чата и API разобрана в статье чат и API. Карточка модели — на странице что такое DeepSeek-R1 и в материале DeepSeek R1. Обычный диалог без своего сервера — на дипсик чате и в обзоре DeepSeek на русском.
Чеклист до первой команды
Прочитайте в README, полный это R1 или дистиллят. Для полного чекпоинта не ищите строку pip install transformers как достаточный шаг: инструкция отсылает к репозиторию DeepSeek-V3 и говорит, что прямой поддержки Transformers тогда не было. Для дистиллята откройте пример vLLM или SGLang в самом репозитории и сверьте имя модели с таблицей, например Distill-Qwen-32B, а не произвольный соседний чекпоинт.
Затем выставьте температуру 0,6 или хотя бы держите её между 0,5 и 0,7. Уберите системный промпт. Для математики добавьте просьбу о шагах и boxed в реплику пользователя. Если ответ пустой между тегами рассуждения, примените совет README: начинать вывод с открывающего тега. Это не параметр API thinking, а приём для локальных весов серии R1.
Не вставляйте в ту же команду имя deepseek-reasoner: после 24 июля 2026 это имя облачного API отключено и к локальному файлу не относится. Облачный режим описан отдельно на странице thinking mode. Если свой запуск не нужен, диалог без сервера есть на дипсик чате.
