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.
Gemini 2.0 Pro ist Googles bisher fortschrittlichstes Modell, das außergewöhnliche Programmierleistung bietet und komplexe Eingaben mühelos verarbeitet. Es verfügt über erweiterte Funktionen wie native Tool-Integration, Bilderzeugung und Sprachsynthese. Entwickelt für fortgeschrittenes logisches Denken, unterstützt das Modell multimodale Eingaben, darunter Text, Bilder, Video und Audio. Erhältlich über Google AI Studio und Vertex AI, bietet es erhebliche Leistungssteigerungen gegenüber früheren Versionen bei hoher Effizienz.
| DeepSeek-R1 | Gemini 2.0 Pro | |
|---|---|---|
Anbieter | ||
Webseite | ||
Veröffentlichungsdatum | Jan 21, 2025 3 Monate ago | Dec 11, 2024 4 Monate ago |
Modalitäten | Text | Text Bilder Sprache Video |
API-Anbieter | DeepSeek, HuggingFace | Google AI Studio, Vertex AI |
Datum des Wissensstandes | Unbekannt | 08.2024 |
Open Source | Ja | Nein |
Preisgestaltung Eingabe | $0.55 pro Million Token | $0.10 pro Million Token |
Preisgestaltung Ausgabe | $2.19 pro Million Token | $0.40 pro Million Token |
MMLU | 90.8% Pass@1 Quelle | Nicht verfügbar |
MMLU Pro | 84% EM Quelle | 79.1% Quelle |
MMMU | - | 72.7% Quelle |
HellaSwag | - | Nicht verfügbar |
HumanEval | - | Nicht verfügbar |
MATH | - | 91.8% Quelle |
GPQA | 71.5% Pass@1 Quelle | 64.7% Diamond Quelle |
IFEval | 83.3% Prompt Strict Quelle | Nicht verfügbar |
Mobile Anwendung |
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