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.
| DeepSeek-R1 | GPT-4.1 Nano | |
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Webseite
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Anbieter
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Chat
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Veröffentlichungsdatum
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Modalitäten
| Text | Text Bilder |
API-Anbieter
| DeepSeek, HuggingFace | OpenAI API |
Datum des Wissensstandes
| Unbekannt | - |
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 | 80.1% Quelle |
MMLU-Pro
| 84% EM Quelle | - |
MMMU
| - | 55.4% Quelle |
HellaSwag
| - | - |
HumanEval
| - | - |
MATH
| - | - |
GPQA
| 71.5% Pass@1 Quelle | 50.3% Diamond Quelle |
IFEval
| 83.3% Prompt Strict Quelle | 74.5% Quelle |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | 29.4% Quelle |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | 66.9% Quelle |
MathVista
| - | 56.2% Image Reasoning Quelle |
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