Открытые веса DeepSeek-R1 — это файлы модели, которые можно скачать и запустить у себя, отдельно от чата и от облачного API. Репозиторий перечисляет, что именно отдано, на какой лицензии и какие оговорки есть у дистиллятов.
Что выложено
README открывает DeepSeek-R1-Zero, DeepSeek-R1 и шесть плотных дистиллятов. У двух больших моделей в таблице 671 млрд параметров всего, 37 млрд активных и контекст 128K. Основа — DeepSeek-V3-Base.
Дистилляты и их базы: DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B на Qwen2.5-Math-1.5B, версия 7B на Qwen2.5-Math-7B, версия 14B на Qwen2.5-14B, версия 32B на Qwen2.5-32B, версия 8B на Llama-3.1-8B и версия 70B на Llama-3.3-70B-Instruct. README пишет, что их дообучили на образцах, которые сгенерировал R1, и что для четырёх Qwen-моделей таких образцов около 800 тысяч. Авторы считают, что Distill-Qwen-32B превосходит OpenAI-o1-mini на ряде их замеров. Это их сравнение, не независимый пересчёт.
Лицензия, которую нельзя сократить до одного слова
Код репозитория и веса серии R1 — MIT. README разрешает коммерческое использование, изменения и производные работы, включая дистилляцию в другие модели. Сразу следом оговорки: Qwen-дистилляты происходят из Qwen2.5 под Apache 2.0, Llama-8B — из Llama 3.1, Llama-70B — из Llama 3.3, у этих баз свои лицензии. Сказать «просто MIT на всё» было бы неточно.
Чем веса отличаются от API
Облачный API на 17 октября 2026 вызывает DeepSeek-V4.1-Flash-1017 именем deepseek-flash и отдельно deepseek-v4-pro. Это не файл R1 на диске. Имя deepseek-reasoner, которым 20 января 2025 вызывали R1, после 24 июля 2026 отключено. Скачанный чекпоинт R1 от этого не пропадает, но и не начинает сам отвечать в чужом чате.
Полный R1 README не поддерживает прямым запуском через Transformers и отсылает к репозиторию DeepSeek-V3. Дистилляты предлагают запускать как Qwen или Llama, с их конфигами, не с чужими настройками по умолчанию. Практические советы по температуре и промпту — на странице как запускать DeepSeek-R1.
Смысл самой модели — на странице что такое DeepSeek-R1 и в материале DeepSeek R1. Если нужен не файл, а разговор в форме, начните с дипсик чата и с обзора DeepSeek на русском.
Что скачать под свою задачу
Если задача — прочитать статью и карточку, достаточно README и препринта arXiv 2501.12948, файлы весов не нужны. Если задача — повторить замер авторов на полном R1, смотрите строку таблицы: 671 млрд всего, 37 млрд активных, контекст 128K, и примечание, что прямой запуск через Transformers в той инструкции не поддержан. Если задача — попробовать рассуждение на меньшей модели, смотрите дистиллят, а не полный чекпоинт.
Дистиллят выбирают по базе, которую вы уже умеете запускать. Qwen-линейка в таблице — 1,5B, 7B, 14B и 32B. Llama-линейка — 8B и 70B. README просит их конфиги, не конфиг исходной модели «как скачали с другой страницы». Лицензию базы прочитайте до коммерческого использования: MIT на серии R1 не отменяет Apache 2.0 у Qwen и лицензии Llama у соответствующих дистиллятов.
Облачный deepseek-flash этот выбор не заменяет и не является одним из этих файлов. Сборка Flash-1017 описана в журнале 17 октября 2026 как модель API и веба. Путать её с Distill-Qwen-32B значит смешать файл и сервис. Запуск дистиллята по советам README разобран на странице как запускать.
