DeepSeek-R1

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.

GPT-OSS

DeepSeek-R1GPT-OSS
Webseite ?
Anbieter ?
Chat ?
Veröffentlichungsdatum ?
Modalitäten ?
Text ?
Text ?
API-Anbieter ?
DeepSeek, HuggingFace
Self-hosted, Hugging Face, AWS, Azure, Databricks
Datum des Wissensstandes ?
Unbekannt
-
Open Source ?
Ja
Ja
Preisgestaltung Eingabe ?
$0.55 pro Million Token
$0.15 pro Million Token
Preisgestaltung Ausgabe ?
$2.19 pro Million Token
$0.60 pro Million Token
MMLU ?
90.8%
Pass@1
Quelle
82.7%
Quelle
MMLU-Pro ?
84%
EM
Quelle
-
MMMU ?
-
-
HellaSwag ?
-
-
HumanEval ?
-
-
MATH ?
-
-
GPQA ?
71.5%
Pass@1
Quelle
80.1%
Diamond
Quelle
IFEval ?
83.3%
Prompt Strict
Quelle
-
SimpleQA ?
-
66.2%
Quelle
AIME 2024
-
69%
Quelle
AIME 2025
-
98.7%
Aider Polyglot ?
-
-
LiveCodeBench v5 ?
-
42.7%
v5
Quelle
Global MMLU (Lite) ?
-
-
MathVista ?
-
-
Mobile Anwendung
-

MathArena ?

Durchschnittliche Punktzahl
82%
-
AIME 2025
Test basierend auf Aufgaben aus dem Mathematikwettbewerb (American Invitational Mathematics Examination),der die mathematischen Fähigkeiten von Modellen überprüfen soll.
89%
-
HMMT February 2025
Test basierend auf Aufgaben aus dem Harvard-MIT Mathematics Tournament, Februar 2025, der die mathematischen Fähigkeiten von Modellen überprüfen soll.
77%
-
BRUMO 2025
92%
-
SMT 2025
Test basierend auf Aufgaben aus dem Stanford Math Tournament, 2025, der die mathematischen Fähigkeiten von Modellen überprüfen soll.
83%
-
CMIMC 2025
Test basierend auf Aufgaben aus der Canadian Mathematical Olympiad, 2025, der die mathematischen Fähigkeiten von Modellen überprüfen soll.
69%
-

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Kommentare (1)

  1. Jacquie

    27 Januar 2026

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10%
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