ديب سيك-R1 هو نموذج خليط من الخبراء (MoE) بمعاملات تبلغ 671 مليار مع 37 مليار معلمة مفعلة لكل وحدة، تم تدريبه عبر تعلم تعزيزي واسع النطاق مع التركيز على القدرات الاستدلالية. وهو يدمج مرحلتين من التعلم التعزيزي لاكتشاف أنماط استدلالية محسنة ومحاذاة التفضيلات البشرية، إلى جانب مرحلتين SFT لزرع القدرات الاستدلالية وغير الاستدلالية. يحقق النموذج أداءً مماثلاً لـ OpenAI-o1 عبر مهام الرياضيات والبرمجة والاستدلال.
ميسترال لارج 2، المطور من قبل ميسترال، يوفر نافذة سياقية تبلغ 128 ألف وحدة وسعرها 3.00 دولار لكل مليون وحدة إدخال و9.00 دولار لكل مليون وحدة إخراج. تم إصداره في 24 يوليو 2024، وحقق النموذج درجة 84.0 في اختبار MMLU بتقييم 5-shot، مما يظهر أداءً قويًا في مهام متنوعة.
| DeepSeek-R1 | Mistral Large 2 | |
|---|---|---|
موقع الويب
| ||
المزود
| ||
الدردشة
| ||
تاريخ الإصدار
| ||
الوسائط
| نص | نص |
مزودو API
| DeepSeek, HuggingFace | Azure AI, AWS Bedrock, Google AI Studio, Vertex AI, Snowflake Cortex |
تاريخ قطع المعرفة
| غير معروف | غير معروف |
مفتوح المصدر
| نعم | نعم |
تسعير الإدخال
| $0.55 لكل مليون رمز | $3.00 لكل مليون رمز |
تسعير الإخراج
| $2.19 لكل مليون رمز | $9.00 لكل مليون رمز |
MMLU
| 90.8% Pass@1 المصدر | 84% 5-shot المصدر |
MMLU-Pro
| 84% EM المصدر | 50.69% المصدر |
MMMU
| - | غير متاح |
HellaSwag
| - | غير متاح |
HumanEval
| - | غير متاح |
MATH
| - | 1.13% المصدر |
GPQA
| 71.5% Pass@1 المصدر | 24.94% |
IFEval
| 83.3% Prompt Strict المصدر | 84.01% |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
تطبيق الجوال | - |
Compare AI. Test. Benchmarks. تطبيبات دردشة الجوال, Sketch
Copyright © 2025 All Right Reserved.