DeepSeek-R1 ist ein Mixture-of-Experts (MoE)-Modell mit 671 Milliarden Parametern, wobei 37 Milliarden Parameter pro Token aktiv sind. Es wurde durch groß angelegtes Reinforcement Learning mit Fokus auf logische Schlussfolgerungen trainiert. Das Modell umfasst zwei RL-Phasen zur Entdeckung verbesserter Denkstrategien und zur Anpassung an menschliche Präferenzen sowie zwei SFT-Phasen zur Initialisierung von logischem und nicht-logischem Wissen. Die Leistung des Modells ist vergleichbar mit OpenAI-o1 in den Bereichen Mathematik, Programmierung und logisches Denken.
Claude 3.5 Haiku, entwickelt von Anthropic, bietet ein Kontextfenster von 200.000 Token. Die Preisgestaltung beträgt 1 $ pro Million Eingabe-Token und 5 $ pro Million Ausgabe-Token, mit möglichen Einsparungen von bis zu 90 % durch Prompt-Caching und 50 % über die Message Batches API. Dieses Modell, das am 4. November 2024 veröffentlicht wurde, zeichnet sich durch Codevervollständigung, interaktive Chatbots, Datenextraktion und -kennzeichnung sowie Echtzeit-Inhaltsmoderation aus.
| DeepSeek-R1 | Claude 3.5 Haiku | |
|---|---|---|
Anbieter | ||
Webseite | ||
Veröffentlichungsdatum | Jan 21, 2025 3 Monate ago | Nov 04, 2024 5 Monate ago |
Modalitäten | Text | Text |
API-Anbieter | DeepSeek, HuggingFace | Anthropic, AWS Bedrock, Vertex AI |
Datum des Wissensstandes | Unbekannt | 01.04.2024 |
Open Source | Ja | Nein |
Preisgestaltung Eingabe | $0.55 pro Million Token | $0.80 pro Million Token |
Preisgestaltung Ausgabe | $2.19 pro Million Token | $4.00 |
MMLU | 90.8% Pass@1 Quelle | Nicht verfügbar |
MMLU Pro | 84% EM Quelle | 65% 0-shot CoT Quelle |
MMMU | - | Nicht verfügbar |
HellaSwag | - | Nicht verfügbar |
HumanEval | - | 88.1% 0-shot Quelle |
MATH | - | 69.4% 0-shot CoT Quelle |
GPQA | 71.5% Pass@1 Quelle | Nicht verfügbar |
IFEval | 83.3% Prompt Strict Quelle | Nicht verfügbar |
Mobile Anwendung |
Compare AI. Test. Benchmarks. Mobile Chatbot-Apps, Sketch
Copyright © 2025 All Right Reserved.