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.
| DeepSeek-R1 | Qwen 3 | |
|---|---|---|
موقع الويب
| ||
المزود
| ||
الدردشة
| ||
تاريخ الإصدار
| ||
الوسائط
| نص | - |
مزودو API
| DeepSeek, HuggingFace | - |
تاريخ قطع المعرفة
| غير معروف | - |
مفتوح المصدر
| نعم | نعم (المصدر) |
تسعير الإدخال
| $0.55 لكل مليون رمز | - |
تسعير الإخراج
| $2.19 لكل مليون رمز | - |
MMLU
| 90.8% Pass@1 المصدر | - |
MMLU-Pro
| 84% EM المصدر | - |
MMMU
| - | - |
HellaSwag
| - | - |
HumanEval
| - | - |
MATH
| - | - |
GPQA
| 71.5% Pass@1 المصدر | - |
IFEval
| 83.3% Prompt Strict المصدر | - |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | المصدر |
AIME 2025 | - | المصدر |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
تطبيق الجوال | - |
Compare AI. Test. Benchmarks. تطبيبات دردشة الجوال, Sketch
Copyright © 2025 All Right Reserved.