DeepSeek: R1 0528 deepseek/deepseek-r1-0528

Модель DeepSeek: R1 0528 от DeepSeek (семейство deepseek) доступна через единый OpenAI-совместимый API НейроГейт — без VPN, с оплатой в рублях, единым ключом для всех 353+ моделей платформы.
Китайский лидер reasoning-моделей. R1 потряс рынок ценой в 2025.

👁 Зрение 🧠 Рассуждение 🎨 Генерация изображений 🎙 Аудио-вход 🔊 Синтез речи 🆓 Бесплатно

164K

контекст, токенов

50 ₽

за 1 млн входных токенов

215 ₽

за 1 млн выходных токенов

возможностей

2025-03

база знаний до

Что такое DeepSeek: R1 0528

Задачи, требующие глубокого многошагового рассуждения, когда важны открытость модели и прозрачность цепочки мыслей.

DeepSeek R1 0528 — обновлённая версия флагманской reasoning-модели от китайской лаборатории DeepSeek, выпущенная 28 мая 2025 года. Модель построена на архитектуре Mixture-of-Experts: при общем объёме 671 млрд параметров в каждом запросе активируется около 37 млрд, что делает инференс значительно эффективнее, чем у плотных моделей сопоставимого класса.

Ключевая особенность R1 0528 — полностью открытые цепочки рассуждений (reasoning tokens): модель «думает вслух», и эти внутренние шаги доступны разработчику, а не скрыты за API. По заявленным характеристикам производительность сопоставима с OpenAI o1, при этом модель распространяется с открытыми весами. Контекстное окно составляет 163 840 токенов, что позволяет работать с объёмными документами и длинными диалогами без потери контекста.

Модель ориентирована на задачи, требующие многошагового логического вывода: математика, программирование, научный анализ, сложные рассуждения. Открытость весов и reasoning-трассировок делает её особенно привлекательной для исследователей и команд, которым важна интерпретируемость и возможность дообучения.

Когда брать эту модель

✓ Сложные математические задачи и олимпиадные задачи, требующие многошагового вывода
✓ Генерация и отладка кода с объяснением логики решения
✓ Научный и аналитический анализ длинных документов (до ~160k токенов)
✓ Исследования в области интерпретируемости LLM — благодаря открытым reasoning-токенам
✓ Проекты, где важна возможность дообучения на собственных данных (open-source веса)

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Реши задачу по комбинаторике с подробным пошаговым объяснением: сколькими способами можно расставить 8 ладей на шахматной доске так, чтобы ни одна не атаковала другую?

Использование DeepSeek: R1 0528 через НейроГейт

OpenAI-совместимый эндпоинт https://api.neuralgate.ru/v1 — замени base_url в любом SDK и используй модель по её id.

# Chat completion
curl https://api.neuralgate.ru/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $NEURALGATE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek/deepseek-r1-0528",
    "messages": [{"role":"user","content":"Привет!"}]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-...your-neuralgate-key...",
    base_url="https://api.neuralgate.ru/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek/deepseek-r1-0528",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.NEURALGATE_API_KEY,
  baseURL: "https://api.neuralgate.ru/v1",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "deepseek/deepseek-r1-0528",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);