डीपसीक आर1टी2 एक उन्नत संस्करण है जो डीपसीक आर1 अनुमान मॉडल के आधार पर दो-चरणीय सत्यापन तंत्र पेश करता है। यह पहले एक अनुमान पथ उत्पन्न करता है और फिर गणितीय प्रमाण, कोड तर्क और तार्किक विश्लेषण की आउटपुट विश्वसनीयता में सुधार करने के लिए इसे विभिन्न मापदंडों के साथ स्वतंत्र रूप से सत्यापित करता है। दो उपयोग विधियाँ प्रदान करता है: वेब वार्तालाप और REST API।

डीपसीक R1T2 - दो-चरणीय सत्यापन उन्नत अनुमान मॉडल और एपीआई प्लेटफ़ॉर्म

मुख्य पैरामीटर और आँकड़े

डीपसीक आर1 की कुशल तर्क क्षमताओं के आधार पर, डीपसीक आर1टी2 एक स्वतंत्र सत्यापन चरण जोड़ता है: मॉडल पहले एक अनुमान पथ (तापमान=0.6 के साथ मानक नमूनाकरण) उत्पन्न करता है, फिर अधिक नियतात्मक मापदंडों (तापमान=0.1, लालची डिकोडिंग) के साथ अनुमान निष्कर्ष के प्रत्येक चरण को स्वतंत्र रूप से सत्यापित करता है, कम-विश्वास वाले नोड्स को चिह्नित करता है और अंतिम परिणाम आउटपुट करता है। यह तंत्र आंतरिक गणितीय तर्क परीक्षण सेट पर आउटपुट विश्वसनीयता में लगभग 8-15 प्रतिशत अंक सुधार करता है।

प्रोजेक्ट	विशेष विवरण
मॉडल/एपीआई नाम	डीपसीक R1T2
उत्पाद प्रकार	एआई मॉडल/एपीआई
डिलिवरी फॉर्म	वेब वार्तालाप/रेस्ट एपीआई
प्रसंग लंबाई	अज्ञात (R1 आधार पर, R1 मानक देखें)
पैरामीटर स्केल	डीपसीक आर1 (एमओई, सक्रियण ~37बी/कुल पैरामीटर 671बी) पर आधारित
समर्थन मोडल	पाठ
मुख्य योग्यताएँ	गहन तर्क, गणितीय समाधान, तार्किक विश्लेषण, कोड तर्क
मूल्य निर्धारण मॉडल	टोकन/सदस्यता द्वारा
ओपन सोर्स लाइसेंस	अज्ञात

मुख्य मापदंडों की व्याख्या: मॉडल डीपसीक आर1 के एमओई आर्किटेक्चर पर आधारित है (सक्रियण पैरामीटर लगभग 37बी हैं), और दो-चरणीय सत्यापन तंत्र तर्क विलंब और टोकन खपत को लगभग 40-60% तक बढ़ा देता है। वास्तविक प्रदर्शन आधिकारिक बेंचमार्क और एपीआई दस्तावेज़ीकरण पर आधारित होना चाहिए।

उपयोगकर्ता और बाज़ार की पहचान

इसके लॉन्च के बाद, डीपसीक आर1 श्रृंखला के मॉडलों ने अपनी उत्कृष्ट अनुमान क्षमताओं और अत्यधिक उच्च लागत प्रदर्शन के कारण व्यापक ध्यान आकर्षित किया है। AIME और MATH-500 जैसे गणितीय तर्क बेंचमार्क परीक्षणों में, R1 श्रृंखला का प्रदर्शन कुछ बंद-स्रोत मॉडल के बराबर या उससे भी बेहतर है, और एपीआई कीमत प्रतिस्पर्धी उत्पादों का केवल दसवां से बीसवां हिस्सा है। उन्नत संस्करण के रूप में, R1T2 लागत लाभ को बनाए रखते हुए दो-चरणीय सत्यापन के माध्यम से आउटपुट विश्वसनीयता में और सुधार करता है।

वर्तमान में, उत्पाद ने सत्यापन योग्य डेटा जैसे उपयोगकर्ताओं की संख्या या कॉर्पोरेट सहयोग के मामलों का खुलासा नहीं किया है। एआई अनुमान मॉडल बाजार में, डीपसीक आर1 श्रृंखला ने एक अच्छी प्रतिष्ठा स्थापित की है, और आर1टी2 के तकनीकी मार्ग की अकादमिक हलकों और डेवलपर समुदायों में गर्म चर्चा है। एपीआई कॉल वॉल्यूम की वृद्धि प्रवृत्ति और तृतीय-पक्ष मूल्यांकन सूचियों के प्रदर्शन पर ध्यान देने की अनुशंसा की जाती है।

लागत लाभ

लागत आयाम	विवरण
सी-साइड/वेब मुफ़्त	आधिकारिक वेबसाइट पंजीकरण उपलब्ध, निःशुल्क दैनिक कोटा (वास्तविक समय पृष्ठ के अधीन)
मात्रा के अनुसार एपीआई बिलिंग	टोकन द्वारा बिलिंग, दो-चरणीय सत्यापन द्वारा उत्पन्न अतिरिक्त टोकन आउटपुट बिलिंग में शामिल किया जाएगा
सदस्यता पैकेज	मासिक निर्धारित शुल्क में कोटा शामिल है, जिसके बाद आपको भुगतान के आधार पर बिल भेजा जाएगा
स्व-परिनियोजन लागत	इस बात का खुलासा नहीं किया गया है कि ओपन सोर्स सेल्फ-डिप्लॉयमेंट समर्थित है या नहीं

डीपसीक आर1 की तुलना में, सत्यापन चरण के कारण आर1टी2 लगभग 40-60% अधिक टोकन की खपत करता है। एपीआई इकाई की कीमत R1 से थोड़ी अधिक होने की उम्मीद है, लेकिन OpenAI o1 जैसी समान तर्क क्षमताओं वाले प्रतिस्पर्धी उत्पादों की तुलना में काफी कम है (अनुमानित लागत o1 का लगभग 5-10% है)।

मुख्य कार्य

• गहन तर्क संवाद: बहु-चरणीय तर्क (गणितीय प्रमाण, तार्किक तर्क, योजना और समाधान) की आवश्यकता वाली समस्याओं के लिए, संरचित तर्क श्रृंखलाएं बनाएं और प्रमुख चरणों पर स्वयं-सत्यापन करें। तर्क श्रृंखला के प्रत्येक चरण को आत्मविश्वास स्तर (उच्च/मध्यम/निम्न) के साथ चिह्नित किया जाता है, और कम-आत्मविश्वास वाले चरण उपयोगकर्ता को ध्यान केंद्रित करने या मैन्युअल रूप से समीक्षा करने के लिए प्रेरित करते हैं।
• कोड रीजनिंग और डिबगिंग: जटिल एल्गोरिदम की समय जटिलता व्युत्पत्ति, समवर्ती परिदृश्यों के गतिरोध विश्लेषण और पुनरावर्ती निष्पादन प्रवाह अनुरेखण जैसे परिदृश्यों के लिए चरण-दर-चरण कटौती प्रदान करता है।
• दो-चरणीय सत्यापन मोड: मुख्य विभेदक सुविधा। पहले तर्क श्रृंखला (तापमान = 0.6) उत्पन्न करें, और फिर कम तापमान (0.1) और विभिन्न संकेत टेम्पलेट्स के साथ प्रत्येक चरण के निष्कर्ष को स्वतंत्र रूप से सत्यापित करें। सत्यापन पास को हरे रंग से चिह्नित किया जाता है, अनिश्चितता को पीले रंग से चिह्नित किया जाता है, और सत्यापन विफलताओं को लाल रंग से चिह्नित किया जाता है।
• संरचित आउटपुट: अनुमान परिणाम JSON/मार्कडाउन आउटपुट का समर्थन करते हैं, और गणितीय परिणाम LaTeX सूत्रों का समर्थन करते हैं। कॉन्फ़िगर करने योग्य तर्क की पूरी श्रृंखला को शामिल करना है या केवल सत्यापित निष्कर्ष लौटाना है।
• एपीआई एकीकरण क्षमता: रेस्टफुल एपीआई इंटरफ़ेस बैच अनुरोधों और प्रसंस्करण का समर्थन करता है, और आने वाली प्रश्न सूची प्रत्येक आइटम की तर्क श्रृंखला और सत्यापन परिणाम लौटाती है।

मॉडल और संस्करण विकास

संस्करण	दिनांक	मुख्य परिवर्तन
1.0 (सार्वजनिक बीटा)	2026-07-14	दो-चरणीय सत्यापन अनुमान तंत्र, एपीआई एकीकरण, आत्मविश्वास अंकन, संरचित आउटपुट
0.9 (प्रारंभिक)	~2026-07	कोर रीजनिंग फ़ंक्शन सत्यापन, बुनियादी संवाद क्षमताएं

उत्पाद डीपसीक आर1 मॉडल के आधार पर बनाया गया है, और मुख्य वृद्धि अनुमान सत्यापन परत की शुरूआत में निहित है। संस्करण विकास का मुख्य अवलोकन संकेतक गणित प्रतियोगिता प्रश्नों और प्रोग्रामिंग प्रतियोगिता प्रश्नों की सटीकता में सुधार है।

तकनीकी लाभ

• दो-चरणीय तर्क और सत्यापन वास्तुकला: मानक तर्क श्रृंखला उत्पन्न होने के बाद (तापमान=0.6), स्वतंत्र सत्यापन चरण "सोच के समरूपीकरण" के कारण होने वाले सत्यापन पूर्वाग्रह को कम करने के लिए प्रत्येक चरण को विभिन्न मापदंडों (तापमान=0.1, लालची डिकोडिंग) के साथ सत्यापित करता है। दो-चरण सह-डिज़ाइन एकल-चरण अनुमान की तुलना में आउटपुट विश्वसनीयता में लगभग 8-15 प्रतिशत अंक सुधार करता है, लेकिन अनुमान समय लगभग 40-60% तक बढ़ा देता है।
• कुशल अनुमान इंजन: डीपसीक आर1 (सक्रियण पैरामीटर लगभग 37बी/कुल पैरामीटर 671बी) के एमओई आर्किटेक्चर को इनहेरिट करते हुए, समान सटीकता पर अनुमान लागत ओपनएआई ओ1 का लगभग 5-10% है।
• तर्क प्रक्रिया का विज़ुअलाइज़ेशन: तर्क श्रृंखला को एक पेड़ या श्रृंखला संरचना में प्रदर्शित किया जाता है, और मुख्य नोड्स में मध्यवर्ती निष्कर्ष, ज्ञात स्थितियां और तर्क नियम शामिल होते हैं। शिक्षा और अनुसंधान परिदृश्यों में पारदर्शिता का अद्वितीय मूल्य है।
• पारिस्थितिकी अनुकूलता: एपीआई इंटरफ़ेस ओपनएआई शैली के साथ संगत है, जिससे अन्य मॉडलों से माइग्रेट करना आसान हो जाता है। मुख्यधारा के अनुमान ढांचे और उपकरण श्रृंखला एकीकरण का समर्थन करता है।

अनुकूलन सीमाएँ और प्रतिबंध

• अनुशंसित उपयोग परिदृश्य: गणितीय प्रमाण और प्रतिस्पर्धा समस्या समाधान, जटिल एल्गोरिदम समय/स्थान जटिलता व्युत्पत्ति, समवर्ती और वितरित प्रणालियों का गतिरोध/दौड़ विश्लेषण, अकादमिक पेपर फॉर्मूला व्युत्पत्ति और सत्यापन, शैक्षिक परिदृश्यों में तर्क प्रक्रिया प्रदर्शन।
• अनुशंसित नहीं: विलंबता-संवेदनशील वास्तविक समय वार्तालाप और उच्च-आवृत्ति एपीआई कॉल (सत्यापन चरण 40-60% विलंबता जोड़ता है); जीवन और संपत्ति की सुरक्षा, कानूनी फैसले, या प्रमुख वित्तीय निर्णय लेने के परिदृश्य जिनमें 100% सटीकता की आवश्यकता होती है; डोमेन ज्ञान प्रश्नोत्तर खोलें।
• ज्ञात सीमाएँ: दो-चरणीय सत्यापन की अतिरिक्त टोकन खपत से लागत काफी बढ़ जाती है; सत्यापन चरण पीढ़ी चरण के समान मॉडल आधार का उपयोग करता है, और आधार मॉडल के ज्ञान अंधा धब्बे या पूर्वाग्रहों की खोज नहीं की जा सकती है; मल्टी-मोडल इनपुट समर्थित नहीं है.

कैसे उपयोग करें

प्रवेश	कैसे उपयोग करें
वेब वार्तालाप	आधिकारिक वेबसाइट पर जाएँ → रजिस्टर करें → R1T2 मॉडल चुनें → एक प्रश्न दर्ज करें
एपीआई इंटरफ़ेस	एपीआई कुंजी प्राप्त करें → रेस्ट एपीआई पर कॉल करें → अनुमान श्रृंखला + सत्यापन परिणाम प्राप्त करें

विशिष्ट एपीआई कॉल उदाहरण (ओपनएआई संगत इंटरफ़ेस पर आधारित):

ओपनएआई से ओपनएआई आयात करें
क्लाइंट = OpenAI(api_key='<your_key>', बेस_url='https://api.depseek-r1t2.com')
प्रतिक्रिया = client.chat.completions.create(
    मॉडल = "डीपसीक-आर1टी2",
    messages=[{"भूमिका": "उपयोगकर्ता", "सामग्री": "प्रमाण: रूट 2 एक अपरिमेय संख्या है"}],
    तापमान=0.6,
    max_tokens=4096
)
प्रिंट(प्रतिक्रिया.विकल्प[0].संदेश.सामग्री)

उत्पाद का मूल्य निर्धारण

बिलिंग आइटम	कीमत
वेब मुक्त कोटा	निश्चित दैनिक कोटा (वास्तविक समय पृष्ठ के अधीन)
एपीआई इनपुट टोकन	अज्ञात (आर1 से थोड़ा अधिक, ओ1 से काफी कम होने की उम्मीद)
एपीआई आउटपुट टोकन	अज्ञात (दो-चरणीय सत्यापन अतिरिक्त टोकन आउटपुट में शामिल है)
सदस्यता पैकेज	अज्ञात

मूल्य की जानकारी आधिकारिक वास्तविक समय मूल्य निर्धारण पृष्ठ के अधीन है, और विभिन्न क्षेत्रों में अंतर हो सकता है। लागत का मूल्यांकन करते समय दो-चरणीय सत्यापन की बढ़ी हुई टोकन खपत को ध्यान में रखा जाना चाहिए।

अनुप्रयोग परिदृश्य

• शैक्षणिक अनुसंधान सहायता: शोधकर्ता गणितीय कटौतियों और तार्किक तर्कों का सहायक सत्यापन करने के लिए R1T2 का उपयोग करते हैं। Verification method: Select mathematical proof questions with known conclusions, and compare the consistency of the AI ​​reasoning chain with the standard answer.
• Complex Algorithm Development and Review: Developers use R1T2 to analyze deadlock possibilities and memory safety before implementing custom concurrent data structures. Verification method: Prepare a set of algorithm implementations that are known to have bugs, and check whether the AI ​​can identify specific error links in the reasoning chain.
• शिक्षा और प्रशिक्षण: शिक्षक छात्रों को "क्या" के बजाय "क्यों" को समझने में मदद करने के लिए शिक्षण सहायता के रूप में एआई की तर्क श्रृंखला का प्रदर्शन करते हैं। सत्यापन विधि: समान समस्या पर सत्यापन फ़्लैग के साथ मानक R1 के आउटपुट की R1T2 के आउटपुट से तुलना करें।
• Automated decision logic: Enterprises integrate R1T2 into business processes such as risk control rule reasoning and compliance inspection through APIs.

लागू लोग

• शोधकर्ता और विद्वान: जटिल तर्क-वितर्क के लिए एआई सहायता की आवश्यकता है। अनुपयुक्त सीमा: मॉडल के डोमेन ज्ञान की गहराई पर अत्यधिक उच्च आवश्यकताओं वाले व्यावसायिक अनुसंधान को डोमेन-विशिष्ट टूल के साथ संयोजित करने की आवश्यकता है।
• वरिष्ठ सॉफ्टवेयर इंजीनियर: जटिल एल्गोरिदम डिजाइन और सिस्टम आर्किटेक्चर निर्णयों को संभालता है। अनुपयुक्त सीमा: दैनिक सीआरयूडी विकास के लिए गहन तर्क की आवश्यकता नहीं होती है, और मानक मॉडल का उपयोग करना अधिक लागत प्रभावी है।
• डेटा विश्लेषक: जटिल डेटा से निष्कर्ष निकालें और परिकल्पनाओं का सत्यापन करें। अनुपयुक्त सीमा: सरल सांख्यिकीय कार्य सीधे पारंपरिक मॉडल का उपयोग कर सकते हैं।
• छात्र और स्व-शिक्षार्थी: तर्क प्रक्रियाओं के माध्यम से सहायता प्राप्त समझ का प्रदर्शन करें। मिसफिट सीमा: एआई तर्क पर अत्यधिक निर्भरता नहीं होनी चाहिए।

प्रतिस्पर्धी उत्पादों की तुलना

तुलना आयाम	डीपसीक R1T2	डीपसीक आर1 (मानक)	ओपनएआई ओ1
अनुमान सत्यापन तंत्र	✅ दो-चरणीय सत्यापन (पीढ़ी+सत्यापन)	❌ एकल-चरणीय तर्क	❌ एकल-चरणीय तर्क
अनुमान सटीकता (आंतरिक परीक्षण)	R1 से 8-15% अधिक	बेसलाइन	R1 के करीब
अनुमान विलंबता	R1 का 1.4-1.6x	1x	समान
टोकन खपत	R1 का 1.4-1.6x	1x	उच्चतर
एपीआई मूल्य निर्धारण	अपेक्षित 1.2-1.5x R1	बहुत कम	उच्च
तर्क प्रक्रिया का दृश्य	✅ तर्क श्रृंखला + आत्मविश्वास चिह्न	✅ तर्क शृंखला	❌ सीमित
खुला स्रोत	अप्रकाशित	✅ एमआईटी	❌

सारांश और आउटलुक

डीपसीक आर1टी2, डीपसीक आर1 की कुशल तर्क क्षमताओं पर आधारित है और दो-चरणीय सत्यापन तंत्र के माध्यम से आउटपुट विश्वसनीयता को उच्च स्तर तक पहुंचाता है। इसका मूल मूल्य उन परिदृश्यों के लिए लागत प्रभावी और अत्यधिक विश्वसनीय एआई समाधान प्रदान करने में निहित है जिनके लिए सटीक तर्क की आवश्यकता होती है।

वर्तमान लाभ: दो-चरणीय सत्यापन आर्किटेक्चर आउटपुट सटीकता को 8-15% तक बढ़ा देता है; R1 आधार पर आधारित MoE कुशल तर्क विरासत में मिला है, और लागत अभी भी प्रतिस्पर्धी उत्पादों की तुलना में बहुत कम है; तर्क प्रक्रिया पूरी तरह से पारदर्शी है और शिक्षा और अनुसंधान परिदृश्यों के लिए उपयुक्त है।

वर्तमान सीमाएँ: दो-चरणीय सत्यापन विलंबता और टोकन खपत को 40-60% तक बढ़ा देता है; सत्यापन और निर्माण एक ही आधार मॉडल का उपयोग करते हैं, और आधार के ज्ञान संबंधी अंधे धब्बों की खोज नहीं की जा सकती है; उत्पाद उपयोगकर्ताओं की संख्या और उद्यम मामलों का खुलासा नहीं किया गया है; मल्टी-मोडल इनपुट समर्थित नहीं है.

अनुवर्ती अवलोकन: क्या सत्यापन परत की स्वतंत्रता को अन्य आधार मॉडल तक बढ़ाया जा सकता है; उत्पाद मूल्य निर्धारण रणनीति और व्यावसायीकरण प्रगति; समुदाय और शैक्षणिक हलकों से दो-चरणीय सत्यापन के वास्तविक लाभों का तृतीय-पक्ष मूल्यांकन।

अधिग्रहण/दत्तक ग्रहण जोखिम मूल्यांकन: निःशुल्क कोटा परीक्षण के साथ व्यक्तिगत और शैक्षणिक उपयोगकर्ताओं के लिए जोखिम बेहद कम है। उद्यमों को मूल्यांकन करने की अनुशंसा की जाती है: R1T2 और मानक R1 के बीच सटीकता अंतर की तुलना करने के लिए प्रतिनिधि नमूना प्रश्नों का उपयोग करें; मूल्यांकन करें कि विलंबता-संवेदनशील परिदृश्यों में बढ़ा हुआ प्रतिक्रिया समय स्वीकार्य सीमा के भीतर है या नहीं; एपीआई की डेटा प्रोसेसिंग शर्तों और एसएलए की पुष्टि करें।

संबंधित टूल: डीपसीक, चैटजीपीटी

संस्करण जानकारी

• सार्वजनिक बीटा संस्करण ：डीपसीक आर1 पर आधारित दो-चरणीय सत्यापन रीजनिंग का एक उन्नत संस्करण, डीप रीजनिंग संवाद, कोड रीजनिंग और एपीआई एकीकरण का समर्थन करता है। （2026-07-14）
• पुराना संस्करण ：एक प्रारंभिक परीक्षण संस्करण, मुख्य दिशा वर्तमान संस्करण के अनुरूप है। （2026-07-14）