主要观点总结

文章介绍了DeepSeek R1推出的Serverless API以及相关的轻量级模型DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B的在线免费使用。该模型在多个能力上已经接近OpenAI的o1-mini，并在Gitee AI平台上通过Serverless API提供使用。文章还讨论了小模型在本地部署时可能面临的运维成本、硬件成本和机会成本等问题，并鼓励开发者通过API使用模型，以实现高性价比的AI应用开发。

关键观点总结

关键观点1: DeepSeek R1现已上线Serverless API并提供免费在线使用。

通过访问Gitee AI即可使用，访问链接为https://ai.gitee.com/serverless-api?model=DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B。

关键观点2: DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B是一款轻量级模型，旨在实现高性价比的敏捷开发。

该模型设计初衷是为了让开发者以更低的成本实现更高效的AI应用开发，并提供了文本生成、视觉模型等多种功能。

关键观点3: 小模型在本地部署可能面临运维成本、硬件成本和机会成本等问题。

通过API使用模型可以降低成本并提高效率，真正实现高性价比的AI应用开发。

关键观点4: Gitee AI的Serverless API提供了多种模型的API使用。

开发者可以通过购买模型资源包以极低的价格使用众多主流模型。

正文

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以更小的参数量的资源占用，实现了性能与大参数模型旗鼓相当，这对于普通开发者来说无疑是巨大利好。 更低的资源消耗以及更快的响应速度能够让开发者们以更低的成本实现更高效的 AI 应用开发 。

小模型更该“轻装上阵”

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 作为一款轻量级模型，设计初衷就是 高性价比的敏捷开发 ——但如果执着于本地部署，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，实则需额外付出：

• 运维成本 ：需自建推理服务、监控日志、处理负载均衡

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