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 2.5 Pro ist Googles fortschrittlichstes KI-Modell, entwickelt für tiefgehendes Denken und durchdachte Antwortgenerierung. Es übertrifft wichtige Benchmarks mit außergewöhnlicher Logik und Programmierkompetenz. Optimiert für den Aufbau dynamischer Webanwendungen, autonomer Codesysteme und Codeanpassung liefert es Spitzenleistungen. Mit integrierten multimodalen Fähigkeiten und einem erweiterten Kontextfenster verarbeitet es effizient große Datensätze und integriert verschiedene Informationsquellen zur Bewältigung komplexer Herausforderungen.
| DeepSeek-R1 | Gemini 2.5 Pro | |
|---|---|---|
Webseite
| ||
Anbieter
| ||
Chat
| ||
Veröffentlichungsdatum
| ||
Modalitäten
| Text | Text Bilder Sprache Video |
API-Anbieter
| DeepSeek, HuggingFace | Google AI Studio, Vertex AI, Gemini app |
Datum des Wissensstandes
| Unbekannt | - |
Open Source
| Ja | Nein |
Preisgestaltung Eingabe
| $0.55 pro Million Token | Nicht verfügbar |
Preisgestaltung Ausgabe
| $2.19 pro Million Token | Nicht verfügbar |
MMLU
| 90.8% Pass@1 Quelle | Nicht verfügbar |
MMLU-Pro
| 84% EM Quelle | Nicht verfügbar |
MMMU
| - | 81.7% Quelle |
HellaSwag
| - | Nicht verfügbar |
HumanEval
| - | Nicht verfügbar |
MATH
| - | Nicht verfügbar |
GPQA
| 71.5% Pass@1 Quelle | 84.0% Diamond Science Quelle |
IFEval
| 83.3% Prompt Strict Quelle | Nicht verfügbar |
SimpleQA
| - | 52.9% |
AIME 2024 | - | 92.0% |
AIME 2025 | - | 86.7% |
Aider Polyglot
| - | 74.0% / 68.6% |
LiveCodeBench v5
| - | 70.4% |
Global MMLU (Lite)
| - | 89.8% |
MathVista
| - | - |
Mobile Anwendung | ||
VideoGameBench | ||
Gesamtpunktzahl | - | 0.48% |
Doom II | - | 0% |
Dream DX | - | 4.8% |
Awakening DX | - | 0% |
Civilization I | - | 0% |
Pokemon Crystal | - | 0% |
The Need for Speed | - | 0% |
The Incredible Machine | - | 0% |
Secret Game 1 | - | 0% |
Secret Game 2 | - | 0% |
Secret Game 3 | - | 0% |
MathArena | ||
| Durchschnittliche Punktzahl | 82% | 81% |
AIME 2025 Test basierend auf Aufgaben aus dem Mathematikwettbewerb (American Invitational Mathematics Examination),der die mathematischen Fähigkeiten von Modellen überprüfen soll. | 89% | 87% |
HMMT February 2025 Test basierend auf Aufgaben aus dem Harvard-MIT Mathematics Tournament, Februar 2025, der die mathematischen Fähigkeiten von Modellen überprüfen soll. | 77% | 82% |
BRUMO 2025 | 92% | 90% |
SMT 2025 Test basierend auf Aufgaben aus dem Stanford Math Tournament, 2025, der die mathematischen Fähigkeiten von Modellen überprüfen soll. | 83% | 85% |
CMIMC 2025 Test basierend auf Aufgaben aus der Canadian Mathematical Olympiad, 2025, der die mathematischen Fähigkeiten von Modellen überprüfen soll. | 69% | 58% |
Compare AI. Test. Benchmarks. Mobile Chatbot-Apps, Sketch
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Kommentare (1)
Jacquie
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