डीपसीक-आर1 के छोटे आकार के आसुत मॉडलों को डीपसीक-आर1 द्वारा उत्पन्न विचार-श्रृंखला डेटा का उपयोग करके परिष्कृत किया जाता है, जिसे निम्न के साथ चिह्नित किया जाता है...टैग, R1 की तर्क क्षमताओं को विरासत में लेते हैं। इन परिष्कृत डेटासेट में स्पष्ट रूप से समस्या अपघटन और मध्यवर्ती कटौती जैसी तर्क प्रक्रियाएँ शामिल हैं। सुदृढीकरण सीखने ने आसुत मॉडल के व्यवहार पैटर्न को R1 द्वारा उत्पन्न तर्क चरणों के साथ संरेखित किया है। यह आसवन तंत्र छोटे मॉडलों 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 का है। उदाहरण के लिए, 14B संस्करण मूल डीपसीक-आर1 मॉडल के कोड पूर्णता का 92% प्राप्त करता है। यह लेख डीपसीक-आर1 आसुत मॉडल और औद्योगिक एज कंप्यूटिंग में इसके मुख्य अनुप्रयोगों का परिचय देता है, जिसे विशिष्ट कार्यान्वयन मामलों के साथ निम्नलिखित चार दिशाओं में संक्षेपित किया गया है: