DeepSeek爆火但官网不稳定，看阿里云调用其671b模型性能

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前言

它是最近很受欢迎的开源大型语言模型（LLM）。凭借其强大的模型培训和推理能力，它引起了越来越多的关注。但是，随着用户需求的增长，官方网站经常在高并发和大数据处理方案中面临服务不稳定的挑战。因此，如何使用第三方平台充分利用其性能和稳定性已成为许多用户关注的话题。

本文将对是否可以通过阿里巴巴云平台调用全血模型（671b）进行深入评估以实现最终的性能。

：为什么AI时代的新明星值得关注

让我简要介绍该模型，为什么AI圈中的新贵在如此短的时间内很快在国内外流行。

核心功能

它是最近很受欢迎的开源大型语言模型（LLM）。有了以下优势，它已很快成为开发商和企业的重点：

R1的两个特殊功能 - 深入思维和网络搜索 - 赋予模型强大的智能分析和信息集成功能。深层思考功能显示了模型推理的完整过程链，帮助用户对模型的思维方式有了更深入的了解。同时，深入思考不仅可以增强模型的推理过程，而且可以有效地提高推理的准确性，从而使模型可以更准确地了解用户需求。

网络搜索功能实时收集并集成了网络上的最新信息，以确保模型可以基于尖端信息推理，并最终输出更全面，更准确的结果。这两个功能的结合使得

R1可以为用户提供更高效，更智能的服务体验。

当前的疼痛点

尽管具有强大的功能，但最近的用户激增导致其官方服务经常出现问题：

尽管它在多个领域表现出了出色的性能，但由于硬件资源的局限性和过度的系统负载，它经常在高并发使用期间经历不稳定的情况，尤其是当大量用户同时进行深度学习培训时，该系统容易滞后或降低响应。因此，确保稳定的操作已成为一个紧迫的问题。

阿里巴巴云平台提供的解决方案

通过或在云上部署独家模型致电全血API。随着在线使用需求的快速增长，服务器资源正面临收紧，从而增加了响应延迟甚至不反应的情况。通过选择 Cloud 平台，我们可以通过API有效地调用全血版本（671b）。如果需要进一步延迟，则独立部署模型是另一个选择，或者根据私人数据和调整参数来调整模型以适合特定的垂直字段。但是，当地部署不仅面临着高硬件，操作和维护成本，而且缺乏弹性扩展和容量，因此很难应付业务量的波动。通过在阿里巴巴云平台上的云上部署独家蒸馏模型，我们可以降低部署阈值，支持多个模型尺寸并实现自动弹性扩展，从而充分利用云服务的强大功能并加速企业创新。我将通过对全血API模型进行深入评估。

全血API通话评估

==令人满意的是，每个阿里巴巴云用户都可以享受100万个免费令牌==。许多人可能不知道令牌，让我们比较它们。如果我们将100万个免费令牌与一般而言的单词数进行比较，则1个令牌通常对应于1个英语单词或1个中文字符的长度。因此，100万个令牌大致相当于：

单击免费体验后，我们输入实用界面。这种实用的界面非常熟悉，他们经历了他们不熟悉的阿里巴巴云产品的用户。左边是我们实用的手册。通常，我们只需要按照实际手册的指示进行操作。如果有任何缺点，我将在下一次体验中向您解释。

这是我们最终实施的解决方案体系结构。实现解决方案体系结构后，您可以看到用户唯一需要做的就是提出问题，这很容易。

获取 Api-Key

进入实用操作，尚未打开平台的用户单击以打开手册并非常周到地准备链接。只需直接点击它。

我们可以通过徘徊在右上角的小人物图标来看到我们的API-KEY。在这里我们解释：如果我们有API-KEY，我们将直接复制它。如果我们没有一个，我们需要创建它。

最后，单击确定。创建后，我们可以单击以先查看，然后复制

本操作手册还提醒我们不要泄漏API-KEY

使用客户端配置 API进行交流

手动解决方案以Mac OS为例，我们只是根据计算机操作系统进行选择。我的是

刚刚复制API-KEY，然后我们可以在右下角找到设置。

在这里，我们建议该操作手册可以在右下角告诉用户更多详细信息。

这是手册对董事会的看法

姓名： API

API域名：

API路径：/聊天/

API键： Api-Key在上一步中获得

型号：-R1

请注意此处的模型提供商。

上诉配置完成后，我们可以自己配置以下配置。

进行测试时，我要求模型分别使用C ++，Java和实现为我编写快速排序算法。发布说明后，该模型迅速进入了深思熟虑，并及时生成了相应的代码。这种经历终于帮助我摆脱了官方网站老师圈子的繁忙服务的麻烦，然后促使我提供忙碌的服务。通过此过程，我深入意识到了云平台的强大计算能力和有效的响应速度，使我能够在不延迟的情况下获得所需的结果，提高工作效率并避免频繁的服务瓶颈问题。

评估摘要操作难度

1。简单操作：整体操作过程相对简单。用户只需要根据阿里巴巴云提供的实际手册遵循这些步骤即可成功完成API调用的配置和测试。对于熟悉阿里巴巴云产品的用户，该接口非常熟悉，设置过程不会遇到太多复杂的步骤。可以在大约5-8分钟内完成。

2。易用性：手册详细说明了每个步骤的操作。用户只需要遵循提示即可逐步完成配置。通过平台，用户可以轻松获取API-KEY并进行配置。对于尚未使用 Cloud的用户，该手册还提供了完整的指导，以帮助用户平稳启动。

3.用户友好：操作时您不会感到困惑，尤其是API-KEY的采集步骤和模型配置参数非常清楚。

使用 Cloud Big Model API的优点称为全血-R1

低潜伏期的有效性能：

阿里巴巴云平台避免了通过强大的计算资源支持 - R1的有效推理，官方网站处于高分子的高度并发时，响应延迟和服务不稳定性问题。用户可以快速获得云中的模型输出并提高工作效率。

大规模并发支持：

阿里巴巴云的弹性扩展功能可以根据用户需求自动分配计算资源，从而确保在高并发状态下稳定操作，从而避免使用传统本地部署所面临的硬件资源短缺以及操作和维护困难。

稳定可靠的云服务保证：

作为一个稳定且可靠的云计算平台，阿里巴巴云为-R1的操作提供了强大的基础架构保证，从而确保用户可以随时稳定访问模型，而不会受到服务器资源的影响和系统故障的影响。

免费资源和可控成本：

Cloud 平台为用户提供100万个免费令牌，以帮助用户降低使用-R1时的成本。与传统的付款方式相比，云平台的计费方法更加灵活且可控制。

简化操作和易用性：

使用 Cloud 平台进行R1 API调用的过程简单明了，用户可以轻松访问而无需太多复杂的配置。同时，阿里巴巴云平台提供详细的操作手册和友好的用户界面，很容易启动。

强大的模型能力和创新支持：

-R1的深思熟虑功能使模型能够更准确地了解用户需求并提供更智能，更全面的解决方案。通过调用此模型，可以加速企业在AI技术中的创新应用。

总而言之，阿里巴巴云API调用-R1不仅在高并发方面解决了性能瓶颈，而且还为用户提供了稳定且低延迟的体验。通过弹性扩展和灵活的计费模式，它可以确保企业在AI应用中的效率和成本效益。

但是我们仍然需要清楚：

API是基于验证模型的文本生成和处理服务。它没有能力积极访问进行实时搜索。调用API时，输入数据需要是静态文本，并且该模型根据这些输入生成相应的输出，而不是从获取信息。如果您需要在线搜索，则可以使用其他搜索引擎进行

与API结合使用，首先通过搜索引擎获得信息，然后将其作为进一步处理的输入。

API本身不支持对图像或文档（例如PDF，Word等）的直接分析。它的功能着重于文本数据的处理。如果需要处理图片，则可以使用OCR（光学角色识别）技术从图片中提取文本内容；对于文档，您可以使用诸如-docx之类的库中提取文本。提取的文本可以进一步传递给API进行自然语言处理，摘要，发电和其他操作。

总结

通过赋予阿里巴巴云的能力，我们深刻地体验了全血型R1-R1模型的非凡性能。凭借其强大的计算资源和稳定的基础架构，阿里巴巴云成功地在-R1模型中成功地解决了不稳定的服务问题，并在高并发状态和大数据处理方案中解决了，使用户可以享受AI带来的效率和便利性。无论是在绩效提高，降低延迟，并发支持，云服务保证甚至成本控制方面，阿里巴巴云都为-R1模型的运行提供了全面的支持和优化。可以说，阿里巴巴云和-R1模型的结合不仅展示了人工智能技术的峰值性能，而且还为智能应用的未来发展奠定了坚实的基础。我们期待阿里巴巴云的帮助，-R1模型可以继续领导人工智能领域的创新趋势，并为人类社会的进步做出更多的智慧和力量。

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