可进入对比
档案摘要 / Decision snapshot
先判断能不能用于选型。
证据完整度 100%
有真实任务证据
来自模型卡
边界优先
30 秒结论
可进入选型对比，但仍以案例证据为准。
来自公开模型资料库，并已补厂商/官方/模型家族证据；当前站内暂无可核验 A 类案例。
这页有来源、有风险说明、有公开可核验 A 类案例。
数据可信度 / 证据强度
强
A 类案例
5
AA 评分
18.84
官方来源
3 个补充入口
案例来源
5 条可核验
来自公开资料与模型数据库 + Artificial Analysis + 3 个厂商/官方/模型家族证据入口；AA 不是唯一事实来源。
Evidence Distribution
案例证据分布
DeepSeek R1 (Jan) 当前关联 5 条 A 类案例；这里按任务、来源和复核时间观察证据结构。
A CASES 5 5 selected
Evidence Snapshot
证据快照覆盖
DeepSeek R1 (Jan) 的 5 条 A 类案例中，已有 4 条完成本地证据快照；1 条仍在快照队列。
SNAPSHOT 80%
可用 manifest 复核
等待落盘
需补抓
需人工复核
证据完整度
5 / 5
模型卡 OK
Feishu Bitable
官方/厂商来源 OK
3 个入口
A 类案例 OK
5 条
公开产物 OK
已绑定
风险备注 OK
已标注
能力边界
用标签表达信号，不用标签替代证据。
Coding Agent
通用/待核验
长上下文
暂无数据
研究任务
待核验
开放生态
开放/混合信号
生命周期风险
中
| 厂商 | DeepSeek |
|---|---|
| 厂商页 | DeepSeek |
| 发布时间 | 2025-01-20 |
| 模型 ID | deepseek-r1-jan |
| 上下文 | 暂无数据 |
| 输出 | 暂无数据 |
| 模态 | 文本 / 多模态待核验 |
| 推理 | 是 / 推理模型或 thinking 模式 |
| 价格 | 官方未披露 / 暂无数据 |
| 可用平台 | DeepSeek |
| AA 评分 | 18.84 |
| 基础模型发布时间 | Artificial Analysis 未披露 |
| 资料来源 | 公开资料、厂商信息和案例库 |
| A 类案例 | 5 |
谱系位置
它在厂商路线中的位置
此页将 DeepSeek R1 (Jan) 放入 DeepSeek 的当前 Atlas 路线中。若同厂前后代资料不足，先保留为路线追踪入口，不脑补谱系关系。
2025-01-20
DeepSeek R1 (Jan) 资料状态
来自公开资料与模型数据库 + Artificial Analysis + 3 个厂商/官方/模型家族证据入口；AA 不是唯一事实来源。
公开档案
模型状态
DeepSeek R1 (Jan) 当前标记为已有真实案例。
案例库
公开案例复核
已有 5 条可核验 A 类案例，达到完整补齐线
案例时间线
最近进入档案的 A 类案例
用采集时间呈现证据进入 Atlas 的顺序，方便复核来源新鲜度。
2026-06-27T02:15:00Z
LMSYS/SGLang Team Deploys DeepSeek R1 on NVIDIA GB200 NVL72 with 3.8x/4.8x Throughput Gains
LMSYS Org / SGLang Team / infrastructure_deployment
2026-06-27T02:15:00Z
TradingAgents: 88K-Star Multi-Agent Financial Trading Framework with DeepSeek R1 Reasoning Backbone
TauricResearch / financial_analysis
2026-06-27T01:40:00Z
DeepSeek-R1-Safe: Safety-Aligned DeepSeek R1 Fine-Tuned on Huawei Ascend 910B
浙江大学网络空间安全学院 (ZJU AI Safety) + 华为 (Huawei) / model_training
2026-06-27T01:40:00Z
ChatPDF-RAG: Local PDF Question-Answering with DeepSeek R1 via Ollama
paquino11 / domain_application
2026-06-27T00:00:00Z
IntelliBar: Mac AI Assistant Leveraging DeepSeek R1 for App-Level Intelligence
IntelliBar (intellibar.app) / productivity_assistant
适合场景
- - 作为完整模型索引和厂商路线追踪入口
- - 推理/agentic workflow 候选
不适合
- - 缺少真实案例时不要包装成推荐
- - 缺字段时不要脑补价格、性能或上下文
真实案例
可核验 A 类案例精选
当前展示 5 条代表案例；排序优先看模型卡精选、证据可信度、快照状态和公开仓库/技术任务信号。案例总数仍为 5。
Representative Evidence
代表案例排序
当前第一代表案例是“LMSYS/SGLang Team Deploys DeepSeek R1 on NVIDIA GB200 NVL72 with 3.8x/4.8x Throughput Gains”。它会优先出现在本页，是因为该案例同时进入模型卡精选、具备 100/100 的证据可信度，并带有 已快照证据。
模型卡精选优先
A+ 完整链路
archive/evidence/deepseek-r1-jan-lmsys-gb200-deployment/manifest.json
Coding / repo / agent
LMSYS Org / SGLang Team 使用 DeepSeek R1 (Jan) 处理真实任务执行
LMSYS Org / SGLang Team · DeepSeek R1 (Jan)
厂商：DeepSeek 模型：DeepSeek R1 (Jan) 来源平台：official_web 最后复核：2026-06-27T02:15:00Z 证据快照：已快照 · 2 / 2 个证据目标 归档说明：已完成快照：2 / 2 个证据目标，可用本地 manifest 复核证据指纹。
证据可信度 100/100
A+ 完整链路 · 代码仓库证据
原始证据1 个公开产物复核通过代码仓库证据
LMSYS Org / SGLang Team 公开的真实任务执行案例，来源为 官方页面，复核于 2026-06-27T02:15:00Z。 Model Atlas 将它标记为 A 类证据，因为它同时具备具体使用者、具体任务、公开原始证据和可访问产物。
任务：这是一个围绕真实任务执行的真实任务，公开材料可以回溯到具体使用者和具体产物。 原始资料写作：The SGLang team at LMSYS deployed and optimized DeepSeek R1 (and V3) inference on NVIDIA GB200 NVL72 hardware, implementing prefill-decode disaggregation with FP8 attention, NVFP4 MoE quantization, and large-scale exper…
公开产物：公开材料提供原始证据链接和可访问产物，可用于核验任务结果、项目形态和模型绑定关系。 原始资料写作：Achieved 26,156 input tokens/sec and 13,386 output tokens/sec per GPU on DeepSeek R1 for 2000-token input sequences — a 3.8x prefill and 4.8x decode throughput improvement over H100 baseline. With BF16 attention and FP8…
模型作用：DeepSeek R1 (Jan) 在该案例中承担真实任务执行相关的生成、分析、编排或实现角色。 原始资料写作：DeepSeek R1's Mixture-of-Experts architecture with fine-grained expert parallelism was the central target model; the 671B-parameter MoE design enabled the massive throughput gains on GB200 NVL72 through large-scale expe…
A 类理由：有具体使用者、具体任务、公开原始证据和可访问产物，可公开核验。
风险边界：当前判断基于公开材料；若产物下线、仓库变更或模型参与比例仅来自作者自述，需要在引用前重新复核。 原始资料写作：Blog post describes benchmark/optimization results from a research team rather than end-user production deployment; however LMSYS is a major systems research organization operating real GPU clusters, and the results are…
原始记录：LMSYS/SGLang Team Deploys DeepSeek R1 on NVIDIA GB200 NVL72 with 3.8x/4.8x Throughput Gains
已有真实案例 真实任务执行官方页面A 类可核验real_case auto_approved 进入模型卡精选
TauricResearch 使用 DeepSeek R1 (Jan) 处理研究分析和报告生成
TauricResearch · DeepSeek R1 (Jan)
厂商：DeepSeek 模型：DeepSeek R1 (Jan) 来源平台：github 最后复核：2026-06-27T02:15:00Z 证据快照：已快照 · 2 / 2 个证据目标 归档说明：已完成快照：2 / 2 个证据目标，可用本地 manifest 复核证据指纹。
证据可信度 100/100
A+ 完整链路 · 代码仓库证据
原始证据1 个公开产物复核通过代码仓库证据
TauricResearch 公开的研究与报告生成案例，来源为 公开代码库，复核于 2026-06-27T02:15:00Z。 Model Atlas 将它标记为 A 类证据，因为它同时具备具体使用者、具体任务、公开原始证据和可访问产物。
任务：这是一个围绕研究分析和报告生成的真实任务，公开材料可以回溯到具体使用者和具体产物。 原始资料写作：TauricResearch built TradingAgents, an open-source multi-agent LLM framework for financial trading, integrating DeepSeek R1 as a reasoning backbone for market analysis, sentiment analysis, and trading signal generation.…
公开产物：公开材料提供公开代码、README 或项目配置，可用于核验任务结果、项目形态和模型绑定关系。 原始资料写作：Open-source framework with 88,000+ GitHub stars supporting DeepSeek R1 for multi-agent financial trading workflows including Research Manager, Trader, and Portfolio Manager agents. Published research paper (arXiv:2412.2…
模型作用：DeepSeek R1 (Jan) 在该案例中承担研究分析和报告生成相关的生成、分析、编排或实现角色。 原始资料写作：DeepSeek R1 provides chain-of-thought reasoning for the framework's core agents — Research Manager (financial analysis), Trader (signal generation), and Portfolio Manager (risk assessment) — leveraging its strong reason…
A 类理由：有具体使用者、具体任务、公开原始证据和可访问产物，可公开核验。
风险边界：当前判断基于公开材料；若产物下线、仓库变更或模型参与比例仅来自作者自述，需要在引用前重新复核。 原始资料写作：Framework supports multiple LLM providers; DeepSeek R1 is one of several options rather than the sole model. User must configure DeepSeek R1 explicitly. Community actively requests specific DeepSeek R1 versions (issue #…
原始记录：TradingAgents: 88K-Star Multi-Agent Financial Trading Framework with DeepSeek R1 Reasoning Backbone
已有真实案例 研究与报告生成公开代码库A 类可核验real_case auto_approved 进入模型卡精选
浙江大学网络空间安全学院 (ZJU AI Safety) + 华为 (… 使用 DeepSeek R1 (Jan) 处理真实任务执行
浙江大学网络空间安全学院 (ZJU AI Safety) + 华为 (Huawei) · DeepSeek R1 (Jan)
厂商：DeepSeek 模型：DeepSeek R1 (Jan) 来源平台：github 最后复核：2026-06-27T01:40:00Z 证据快照：已快照 · 2 / 2 个证据目标 归档说明：已完成快照：2 / 2 个证据目标，可用本地 manifest 复核证据指纹。
证据可信度 100/100
A+ 完整链路 · 代码仓库证据
原始证据1 个公开产物复核通过代码仓库证据
浙江大学网络空间安全学院 (ZJU AI Safety) + 华为 (Huawei) 公开的真实任务执行案例，来源为 公开代码库，复核于 2026-06-27T01:40:00Z。 Model Atlas 将它标记为 A 类证据，因为它同时具备具体使用者、具体任务、公开原始证据和可访问产物。
任务：这是一个围绕真实任务执行的真实任务，公开材料可以回溯到具体使用者和具体产物。 原始资料写作：Fine-tune the full DeepSeek R1 (671B) model for enhanced safety and compliance using multi-dimensional safety training corpus, safety-supervised fine-tuning with core safety reasoning pre-alignment, and safety reinforce…
公开产物：公开材料提供公开代码、README 或项目配置，可用于核验任务结果、项目形态和模型绑定关系。 原始资料写作：Open-sourced safety-enhanced DeepSeek R1 model weights published on ModelScope (modelscope.cn/models/ZJUAISafety/DeepSeek-R1-Safe). Training pipeline includes safety data generation (jailbreak attack/defense reinforceme…
模型作用：DeepSeek R1 (Jan) 在该案例中承担真实任务执行相关的生成、分析、编排或实现角色。 原始资料写作：DeepSeek R1 is the base model being safety-fine-tuned. Its reasoning capabilities (chain-of-thought, self-verification) are preserved while safety behaviors are enhanced. The project demonstrates DeepSeek R1's adaptabil…
A 类理由：有具体使用者、具体任务、公开原始证据和可访问产物，可公开核验。
风险边界：当前判断基于公开材料；若产物下线、仓库变更或模型参与比例仅来自作者自述，需要在引用前重新复核。 原始资料写作：Fine-tuned derivative, not vanilla DeepSeek R1. Hardware requirement is very high (64× Ascend 910B). Academic research project with Huawei partnership.
原始记录：DeepSeek-R1-Safe: Safety-Aligned DeepSeek R1 Fine-Tuned on Huawei Ascend 910B
已有真实案例 真实任务执行公开代码库A 类可核验real_case auto_approved 进入模型卡精选
paquino11 使用 DeepSeek R1 (Jan) 处理知识检索和问答
paquino11 · DeepSeek R1 (Jan)
厂商：DeepSeek 模型：DeepSeek R1 (Jan) 来源平台：github 最后复核：2026-06-27T01:40:00Z 证据快照：已快照 · 2 / 2 个证据目标 归档说明：已完成快照：2 / 2 个证据目标，可用本地 manifest 复核证据指纹。
证据可信度 100/100
A+ 完整链路 · 代码仓库证据
原始证据1 个公开产物复核通过代码仓库证据
paquino11 公开的知识库与检索问答案例，来源为 公开代码库，复核于 2026-06-27T01:40:00Z。 Model Atlas 将它标记为 A 类证据，因为它同时具备具体使用者、具体任务、公开原始证据和可访问产物。
任务：这是一个围绕知识检索和问答的真实任务，公开材料可以回溯到具体使用者和具体产物。 原始资料写作：Build a fully local ChatPDF application using RAG (Retrieval-Augmented Generation) with DeepSeek R1 running via Ollama as the reasoning model. Users can upload PDF documents and interact with them through a Streamlit ch…
公开产物：公开材料提供公开代码、README 或项目配置，可用于核验任务结果、项目形态和模型绑定关系。 原始资料写作：Open-source Streamlit application (83 GitHub stars) that runs DeepSeek R1 locally via Ollama for PDF question-answering. Features include multi-PDF upload, customizable retrieval (k results, similarity threshold), memor…
模型作用：DeepSeek R1 (Jan) 在该案例中承担知识检索和问答相关的生成、分析、编排或实现角色。 原始资料写作：DeepSeek R1 serves as the local LLM backbone for reasoning over retrieved document chunks. Its chain-of-thought reasoning enables multi-step document comprehension and accurate answer generation from PDF content, all ru…
A 类理由：有具体使用者、具体任务、公开原始证据和可访问产物，可公开核验。
风险边界：当前判断基于公开材料；若产物下线、仓库变更或模型参与比例仅来自作者自述，需要在引用前重新复核。 原始资料写作：Small project, primarily a demonstration/tutorial-style application. Requires local GPU for running DeepSeek R1 via Ollama. Lower star count (83) but has complete, working codebase.
原始记录：ChatPDF-RAG: Local PDF Question-Answering with DeepSeek R1 via Ollama
已有真实案例 知识库与检索问答公开代码库A 类可核验real_case auto_approved 进入模型卡精选
IntelliBar (intellibar.app) 使用 DeepSeek R1 (Jan) 处理知识检索和问答
IntelliBar (intellibar.app) · DeepSeek R1 (Jan)
厂商：DeepSeek 模型：DeepSeek R1 (Jan) 来源平台：official_web 最后复核：2026-06-27T00:00:00Z 证据快照：待快照 · 0 / 2 个证据目标 归档说明：已列入归档队列，等待抓取 2 个证据目标。
证据可信度 99/100
A+ 完整链路 · 官方/客户故事
原始证据1 个公开产物复核通过官方/客户故事
IntelliBar (intellibar.app) 公开的知识库与检索问答案例，来源为 官方页面，复核于 2026-06-27T00:00:00Z。 Model Atlas 将它标记为 A 类证据，因为它同时具备具体使用者、具体任务、公开原始证据和可访问产物。
任务：这是一个围绕知识检索和问答的真实任务，公开材料可以回溯到具体使用者和具体产物。 原始资料写作：IntelliBar is a Mac desktop assistant product that specifically highlights DeepSeek R1 as a supported advanced model for context-aware tasks such as editing emails within the Mail app, summarizing articles in the browse…
公开产物：公开材料提供原始证据链接和可访问产物，可用于核验任务结果、项目形态和模型绑定关系。 原始资料写作：A commercially available macOS desktop AI assistant that integrates DeepSeek R1 with system-level accessibility APIs to provide inline AI assistance across any Mac application, including email editing, article summariza…
模型作用：DeepSeek R1 (Jan) 在该案例中承担知识检索和问答相关的生成、分析、编排或实现角色。 原始资料写作：DeepSeek R1 provides the reasoning backbone for understanding context from any Mac application and generating appropriate responses. Its reasoning capabilities enable the assistant to handle complex, multi-step user req…
A 类理由：有具体使用者、具体任务、公开原始证据和可访问产物，可公开核验。
风险边界：当前判断基于公开材料；若产物下线、仓库变更或模型参与比例仅来自作者自述，需要在引用前重新复核。 原始资料写作：Product page describes DeepSeek R1 support; exact implementation details not publicly documented in code.
原始记录：IntelliBar: Mac AI Assistant Leveraging DeepSeek R1 for App-Level Intelligence
已有真实案例 知识库与检索问答官方页面A 类可核验real_case auto_approved 进入模型卡精选
数据缺口
只基于现有字段判断缺口；缺失项不会被猜测填充。
价格：待补公开资料 上下文：待补公开资料 输出：待补公开资料 官方/家族来源：已有 发布时间：已有 可用平台：已有 A 类案例：已有
- - 补充方向：核验 价格 的官方/API/案例来源。
- - 补充方向：核验 上下文 的官方/API/案例来源。
- - 补充方向：核验 输出 的官方/API/案例来源。
下一步验证建议
- - 继续保留 A 类案例的原始证据、产物页和版本快照。
- - 补官方发布/API/System Card 来源；若官方未披露，继续标注“官方未披露”。
- - 把 benchmark、教程、发布文保留为背景资料，不提升为真实案例。