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.
خلال الأشهر الخمسة الماضية منذ إصدار Qwen2-VL، قام المطورون ببناء نماذج جديدة بناءً عليه، مقدّمين ملاحظات قيّمة. الآن، يقدم Qwen2.5-VL قدرات محسّنة، تشمل التحليل الدقيق للصور والنصوص والرسوم البيانية، بالإضافة إلى تحديد المواقع للكائنات مع مخرجات JSON منظمة. يفهم مقاطع الفيديو الطويلة، ويحدد الأحداث الرئيسية، ويعمل كعميل يتفاعل مع الأدوات على أجهزة الكمبيوتر والهواتف. يتميز هيكل النموذج بمعالجة ديناميكية للفيديو ومشفر ViT مُحسّن لتحسين السرعة والدقة.
| DeepSeek-R1 | Qwen2.5-VL-32B | |
|---|---|---|
موقع الويب
| ||
المزود
| ||
الدردشة
| ||
تاريخ الإصدار
| ||
الوسائط
| نص | نص صور فيديو |
مزودو API
| DeepSeek, HuggingFace | - |
تاريخ قطع المعرفة
| غير معروف | غير معروف |
مفتوح المصدر
| نعم | نعم (المصدر) |
تسعير الإدخال
| $0.55 لكل مليون رمز | $0 |
تسعير الإخراج
| $2.19 لكل مليون رمز | $0 |
MMLU
| 90.8% Pass@1 المصدر | 78.4% المصدر |
MMLU-Pro
| 84% EM المصدر | 49.5% |
MMMU
| - | 70% |
HellaSwag
| - | غير متاح |
HumanEval
| - | غير متاح |
MATH
| - | 82.2% |
GPQA
| 71.5% Pass@1 المصدر | 46.0% Diamond |
IFEval
| 83.3% Prompt Strict المصدر | غير متاح |
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.