DeepSeek-R1 (US)
MODEL PROFILE模型资料Amazon Bedrock · 2025-01-20 发布 · deepseek-thinking 家族 · 开源权重 · 1 家平台收录
资料长期未更新
返回厂商
DeepSeek-R1 (US) 是在 Amazon Bedrock 美国区域提供的开源权重推理模型，属于 deepseek-thinking 系列，面向需要长上下文推理，同时希望沿用 Bedrock 统一调用与计费方式的企业和开发者。
模型介绍
DeepSeek-R1 (US) 归属 deepseek-thinking 推理模型家族，由 Amazon Bedrock 以托管服务形式提供，权重开源，也可自行部署。它主要解决的问题是多步推导类任务：回答前先生成较长的思考过程，再给出结论，适合数学、逻辑、代码分析等容错低、但允许等待的场景。128K 上下文窗口可容纳长篇文档或较长的对话历史，单次最大输出 32768 tokens，足以支撑完整的推理链与成篇的分析文本。模型仅支持文本输入和文本输出，知识截止 2024-07，发布日期为 2025-01-20。本站未收录该模型的公开跑分，能力判断建议以自有任务集实测为准，不建议直接套用他人结论。
选型建议需要开源权重、长上下文和可追溯推理链，且已在用 Amazon Bedrock 时选它；追求极低单价或需要多模态输入时不必选。
关键指标
适用场景
- 拆解多步骤数学与逻辑题，输出完整推导过程供人工复核
- 阅读百页级合同或技术文档，做长上下文问答与要点归纳
- 分析代码片段，定位缺陷并给出修改思路
- 生成结构化分析报告，单次输出较长的方案文本
暂无：许可证、参数规模、缓存读价、缓存写价、工具调用、结构化输出、附件（上游未公开，本站不估算）。 资料已 531 天没更新，规格与价格可能已变；发布 660 天。
规格与能力
上面没列到的字段公开资料对参数规模与训练细节披露有限，以下仅就模型形态与调用特性做定性说明。
- 结构走推理型（thinking）路线，回答前先生成较长思考过程，相比直答型模型更偏多步推导而非快速响应。
- 能力支持温度调节，可在稳定复现与发散探索之间取舍；128K 上下文配合 32768 tokens 单次输出，适配长文档与长推理链。
- 披露权重开源，既可自行部署，也可通过 Bedrock 托管调用；具体架构参数以官方发布为准，本站未收录相关跑分。
- 开源权重
- 是
- 模型家族
- deepseek-thinking
能力
推理温度调节
同系列其他规格
| 型号 | 厂商 | 参数 | 上下文 | 输入价 | 输出价 |
|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek-R1 | DeepSeek | — | 128K | $0.5237/M | $2.2053/M |
| DeepSeek R1 (Turbo) | Novita AI | — | 64K | $0.7/M | $2.5/M |
| DeepSeek-R1 (Deep Infra) | Eden AI | — | 163.8K | $0.7/M | $2.4/M |
| DeepSeek R1 Distill Llama 70B | Helicone | — | 128K | $0.03/M | $0.13/M |
| DeepSeek R1 Distill Llama 8B | Alibaba (China) | — | 32.8K | 免费 | 免费 |
| DeepSeek R1 Distill Qwen 14B | Alibaba (China) | — | 32.8K | $0.144/M | $0.431/M |
| DeepSeek R1 Distill Qwen 7B | Alibaba (China) | — | 32.8K | $0.072/M | $0.144/M |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | DeepSeek | — | 32.8K | $0.287/M | $0.861/M |
性能表现
本站未收录公开跑分，以下为基于模型形态与规格的定性判断，实际表现建议用自有任务集验证。
- 强项多步推理与长文本处理是主要卖点，128K 上下文加 32768 tokens 输出上限，适合需要完整推理过程而非只给结论的任务。
- 短板仅支持文本输入输出，不含图像与语音；推理型输出通常更长，首字延迟与总耗时高于直答型模型。
- 适合数学推导、代码分析、长文档问答等可等待的场景；高并发轻量任务改用小模型，速度与成本都更划算。
价格与性价比
结合各平台报价与同类对比官方价为输入 1.35 美元/百万 tokens、输出 5.4 美元/百万 tokens，输出单价约为输入的 4 倍，成本结构明显偏向生成侧。
- 定位在同窗口模型中属中高价位，定价对应推理型模型的长输出特性，做预算时应主要按输出 tokens 估算。
- 横向对比对比清单中 Magistral Small 1.2 输入价低约 63%，Nova Micro (US) 低约 97%，纯成本敏感场景价差明显。
- 平台差价models.dev 与其 amazon-bedrock 条目报价一致，均为 1.35/5.4 美元，且暂无缓存读价格可用于摊薄成本。
- 省钱控制思考链长度、压缩提示词、把简单请求路由到低价模型，是压低账单的主要手段。
平台报价对比
2 个来源口径| 来源 | 输入价 | 输出价 | 缓存读 | 相对输入价 |
|---|---|---|---|---|
| models.dev | $1.35/M | $5.4/M | — | 0.0% |
| models.dev · amazon-bedrock | $1.35/M | $5.4/M | — | 0.0% |
同一个模型在不同网关的报价可能不同。本页基准取官方口径 $1.35/M / $5.4/M（输入 / 输出，美元 / 百万 tokens），其余来源的差价在「相对输入价」列列出，供比价参考。
同类模型对比
5 条| 模型 | 上下文 | 输入价 | 输出价 | 输入价差 | AA 综合 |
|---|---|---|---|---|---|
| Magistral Small 1.2 | 128K | $0.5/M | $1.5/M | -63.0% | — |
| Nova Micro (APAC) | 128K | $0.037/M | $0.148/M | -97.3% | — |
| Nova Micro (EU) | 128K | $0.04/M | $0.16/M | -97.0% | — |
| Nova Micro (US) | 128K | $0.035/M | $0.14/M | -97.4% | — |
| Nova Micro (US) | 128K | $0.035/M | $0.14/M | -97.4% | — |
取上下文相近（约 0.5~2 倍）的同类主流模型；同厂商、同家族优先；价格差为相对本模型的输入价
关于 DeepSeek-R1 (US) 的常见问题
5 条DeepSeek-R1 (US) 的 API 价格是多少？
当前收录的官方口径价格为输入 $1.35/M、输出 $5.4/M，单位为美元 / 百万 tokens。不同网关可能有自己的加价与折扣，实际计费以调用平台为准。
DeepSeek-R1 (US) 支持多长的上下文？
资料显示上下文窗口 128K（128,000 tokens），单次最大输出 32.8K。实际可用长度还取决于调用平台的限制。
DeepSeek-R1 (US) 是开源模型吗？
DeepSeek-R1 (US) 提供开源权重，可以自行下载部署。本站展示的价格是各托管平台对 API 调用的报价，自部署不计入。
DeepSeek-R1 (US) 支持哪些能力？
按当前资料，DeepSeek-R1 (US) 支持推理、温度调节。输入输出模态为 文本。
DeepSeek-R1 (US) 可以在哪些平台调用？
当前资料显示该模型被 1 家 provider 或网关收录。本站核对的数据来源包括 models.dev。收录数量只反映公开目录的部署面，不代表任何一家平台的服务质量。
使用注意
- 口径本站仅收录 1 家平台的报价，且无第三方跑分，价格与能力对比只反映现有数据范围。
- 边界知识截止 2024-07，此后信息不在训练范围内；纯文本模态，图像、音频类需求需另行搭配模型。
资料说明
本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并， 冲突时取优先级高的来源。价格单位是美元 / 百万 tokens，为各平台对 API 调用的报价，不含自部署成本。 资料由公开来源整理，不代表 AiTest 已对该模型或其收录中转站做过真实性、稳定性或安全检测。
本页的模型介绍、架构、性能与性价比解读为 AI 综合公开信息整理，部分未经本站逐项核实；规格、价格与跑分以本页数据字段为准。
本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并，冲突时取优先级高的来源；价格单位为美元 / 百万 tokens。
