DeepSeek R1 0528
нейросеть
DeepSeek R1 0528 — открытая рассуждающая модель DeepSeek для задач логики, математики и программирования.
Макс. длина ответа
(в токенах)
Размер контекста
(в токенах)
Стоимость промпта
(за 1M токенов)
Стоимость ответа
(за 1M токенов)
Как работает DeepSeek R1 0528?
DeepSeek R1 0528 — майское обновление рассуждающей модели R1 от DeepSeek: 671 миллиард параметров, из которых на запрос активируются 37 миллиардов. Модель относится к классу reasoning: перед ответом она раскладывает задачу на шаги, а сами токены рассуждений открыты, поэтому ход решения можно проверить, а не принимать на веру. Как и вся линейка R1, она выпущена с открытым исходным кодом. Через BotHub модель доступна без VPN и зарубежной карты — оплата российскими картами в рублях и по факту, за израсходованные токены, без подписки. В одном окне рядом больше 250 нейросетей: ответы легко сравнить между собой, а единый API позволяет сменить модель, не переписывая интеграцию. Переписка шифруется по AES-GCM, а для компаний есть договор, счёт, ЭДО и админ-панель с лимитами. Берите R1 0528 для разбора математических и инженерных задач с проверяемой логикой, для написания и отладки кода, для рефакторинга чужого проекта, для анализа технических документов и спорных мест в них, а также для учебных разборов, где важно показать не итог, а само рассуждение.Частые вопросы о DeepSeek R1 0528
Вы можете использовать результаты генерации в коммерческих целях. Все права на созданный контент принадлежат вам. Единственное ограничение: убедитесь, что в запросе не использовались защищённые авторским правом материалы третьих сторон. Ответственность за соблюдение прав на входные данные лежит на пользователе.
Это текстовая модель с акцентом на рассуждения: разбор сложных задач, математика и STEM, работа с кодом — написание, рефакторинг, отладка. На вход принимает не только текст, но и документы с изображениями. Контекст 163 840 токенов позволяет держать в работе длинные спецификации, логи и целые модули.
Максимум одного ответа — 32 768 токенов. Этого достаточно для подробного технического разбора, большой статьи или объёмного файла кода. Учитывайте, что часть бюджета уходит на внутренние рассуждения, поэтому очень длинные тексты удобнее запрашивать по частям и собирать последовательно.
Да, это её ключевая особенность: перед финальным ответом модель строит цепочку рассуждений, разбирает задачу по шагам и проверяет промежуточные выводы. Такой режим заметно помогает в математике, логике и отладке кода, где важен ход решения, а не только результат.
Да, модель поддерживает function calling и структурированный вывод в JSON. Её удобно встраивать в агентов и пайплайны, где ответ сразу уходит в код или базу. В BotHub доступен единый OpenAI-совместимый API, так что переключиться на другую модель можно без переписывания интеграции.
Изображения и документы модель принимает на вход — можно попросить разобрать скриншот, схему, таблицу или PDF и получить текстовый ответ. Для работы со звуком и видео в BotHub есть отдельные специализированные модели, их легко подключить в том же интерфейсе.
Модели DeepSeek обучались на многоязычных данных, и с русскоязычными запросами линейка R1 работает уверенно: понимает формулировки, термины и контекст задачи. Качество на вашем конкретном сценарии лучше проверить вживую — в BotHub это делается без VPN и зарубежной карты, с оплатой в рублях.