डीपसेक-आर 1 के छोटे आकार के डिस्टिल्ड मॉडल को डीपसेक-आर 1 द्वारा उत्पन्न चेन-ऑफ-थिफ़्ट डेटा का उपयोग करके ठीक-ठाक-ट्यून किया गया है, जिसे चिह्नित किया गया है...टैग, R1 की तर्क क्षमताओं को विरासत में मिला। इन फाइन-ट्यून किए गए डेटासेट में स्पष्ट रूप से समस्या अपघटन और मध्यवर्ती कटौती जैसी तर्क प्रक्रियाएं शामिल हैं। सुदृढीकरण सीखने ने आर 1 द्वारा उत्पन्न तर्क चरणों के साथ डिस्टिल्ड मॉडल के व्यवहार पैटर्न को संरेखित किया है। यह आसवन तंत्र छोटे मॉडल को बड़े मॉडलों के पास जटिल तर्क क्षमता प्राप्त करते हुए कम्प्यूटेशनल दक्षता बनाए रखने की अनुमति देता है, जो संसाधन-विवश परिदृश्यों में महत्वपूर्ण अनुप्रयोग मूल्य है। उदाहरण के लिए, 14 बी संस्करण मूल डीपसेक-आर 1 मॉडल के कोड पूरा होने का 92% प्राप्त करता है। यह लेख डीपसेक-आर 1 डिस्टिल्ड मॉडल और औद्योगिक एज कंप्यूटिंग में इसके मुख्य अनुप्रयोगों का परिचय देता है, जो निम्नलिखित चार दिशाओं में संक्षेप में प्रस्तुत करता है, साथ ही विशिष्ट कार्यान्वयन मामलों के साथ: