2025-01-20，DeepSeek 发布并开放 DeepSeek-R1 系列模型、论文与蒸馏模型权重。它让更多团队可以直接研究、部署和改造推理模型，而不只通过封闭 API 观察输出。
三个现实变化
推理过程研究门槛降低
开放模型与论文让研究者能够检查训练方法、复现实验、比较蒸馏效果，并在自己的评测集上研究推理能力与失败模式。
本地与私有部署选择增加
不同规模的蒸馏模型让团队可以在本地硬件上尝试推理工作负载。不过“能运行”不等于质量、速度和总成本适合生产，仍要用自己的任务评测。
模型能力不等于系统可靠性
更强推理仍可能产生错误事实、冗长过程、工具误用和提示注入风险。生产系统还需要权限、验证、状态管理、超时、成本控制和人工接管。
使用开放权重时要额外记录
模型具体变体、量化方式、推理引擎、上下文设置、采样参数、硬件与许可证。不同部署组合可能让同名模型表现明显不同。
一手来源：
https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1
https://arxiv.org/abs/2501.12948
编辑说明：本文按 2025-01-20 的官方发布记录整理，并于 2026-08-15 核对仓库与论文页面。AI 协助起草，项目负责人复核。