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.
| Grok 4 | DeepSeek-R1 | |
|---|---|---|
موقع الويب
| ||
المزود
| ||
الدردشة
| ||
تاريخ الإصدار
| ||
الوسائط
| نص صور صوت فيديو | نص |
مزودو API
| xAI | DeepSeek, HuggingFace |
تاريخ قطع المعرفة
| - | غير معروف |
مفتوح المصدر
| لا | نعم |
تسعير الإدخال
| $3.00 لكل مليون رمز | $0.55 لكل مليون رمز |
تسعير الإخراج
| $15.00 لكل مليون رمز | $2.19 لكل مليون رمز |
MMLU
| - | 90.8% Pass@1 المصدر |
MMLU-Pro
| - | 84% EM المصدر |
MMMU
| - | - |
HellaSwag
| - | - |
HumanEval
| - | - |
MATH
| - | - |
GPQA
| 87.5% Science المصدر | 71.5% Pass@1 المصدر |
IFEval
| - | 83.3% Prompt Strict المصدر |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | 91.7% Competition Math المصدر | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| 79% Competitive Coding المصدر | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
تطبيق الجوال | ||
MathArena | ||
| المعدل المتوسط | 89% | 82% |
AIME 2025 اختبار قائم على مسائل من مسابقة الرياضيات (American Invitational Mathematics Examination) يهدف إلى تقييم المهارات الرياضية للنماذج. | 91% | 89% |
HMMT February 2025 اختبار قائم على مسائل من بطولة هارفارد-MIT للرياضيات، فبراير 2025، يهدف إلى تقييم المهارات الرياضية للنماذج. | 92% | 77% |
BRUMO 2025 | 95% | 92% |
SMT 2025 اختبار قائم على مسائل من بطولة ستانفورد للرياضيات، 2025، يهدف إلى تقييم المهارات الرياضية للنماذج. | 86% | 83% |
CMIMC 2025 اختبار قائم على مسائل من أولمبياد الرياضيات الكندي، 2025، يهدف إلى تقييم المهارات الرياضية للنماذج. | 83% | 69% |
Compare AI. Test. Benchmarks. تطبيبات دردشة الجوال, Sketch
Copyright © 2026 All Right Reserved.