DeepSeek R1 現已上線 Serverless API，訪問 Gitee AI 即可免費線上使用：https://ai.gitee.com/serverless-api?model=DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
這個春節，你玩上 DeepSeek 了嗎？
霸屏整個春節假期的 DeepSeek 不但成為了開發者們的新寵，連馬建倉家隔壁大爺都學會了用 DeepSeek 給老友寫春節吉祥話。這個來自杭州深度求索的推理模型無疑是國內大模型廠商重要的里程碑。
在關注 660B 開源大模型的同時，馬建倉更在意的其實是同時開源的多個小尺寸蒸餾模型，其中
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B在多項能力上已經默默對標上了OpenAI-o1-mini。沒錯，就是那個幾個月前“引領新紀元”的o1-mini（馬建倉聽說o3-mini也開始免費用了，期待它的表現吧只能說）。
蒸餾模型（Distinctive Distillation Model），通常稱為知識蒸餾（Knowledge Distillation），是一種將複雜模型（教師模型）的知識遷移到更簡單的小模型（學生模型）中的技術。其核心思想是透過模仿教師模型的輸出或中間特徵，讓學生模型在保持較小規模的同時，儘可能接近教師模型的效能，廣泛應用於工業部署和資源受限場景。
以更小的引數量的資源佔用，實現了效能與大引數模型旗鼓相當，這對於普通開發者來說無疑是巨大利好。更低的資源消耗以及更快的響應速度能夠讓開發者們以更低的成本實現更高效的 AI 應用開發。
小模型更該“輕裝上陣”
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B作為一款輕量級模型，設計初衷就是高性價比的敏捷開發——但如果執著於本地部署，反而可能陷入“小模型大包袱”的困境：本地部署模型看似零成本，實則需額外付出：
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運維成本：需自建推理服務、監控日誌、處理負載均衡
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硬體成本：即使小模型也需持續佔用 GPU/CPU 資源
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機會成本：除錯部署的時間，本可用於核心業務開發
在 Gitee AI 免費開衝
為了讓開發者們更快在實際開發中用上蛇年的“技術頂流”，現已在 Serverless API 中上線了
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B模型，並提供免費使用！透過呼叫模型 API，告別“小模型大包袱”，真正實現高性價比的 AI 應用開發，當其他開發者還在盯著本地模型的 GPU 佔用率時，聰明的你早已調通 API 寫完應用核心層。
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