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.
NVIDIAs Llama 3.1 Nemotron 70B ist ein leistungsstarkes Sprachmodell, das für die Bereitstellung präziser und informativer Antworten optimiert ist. Basierend auf der Llama 3.1 70B-Architektur und durch Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) verbessert, erreicht es Spitzenleistungen in Benchmarks zur automatischen Ausrichtung. Entwickelt für Anwendungen, die hohe Präzision bei der Antwortgenerierung und Hilfsbereitschaft erfordern, eignet sich dieses Modell ideal für eine Vielzahl von Benutzeranfragen in verschiedenen Bereichen.
| DeepSeek-R1 | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | |
|---|---|---|
Anbieter | ||
Webseite | ||
Veröffentlichungsdatum | Jan 21, 2025 3 Monate ago | Oct 15, 2023 1 Jahr ago |
Modalitäten | Text | Text |
API-Anbieter | DeepSeek, HuggingFace | OpenRouter |
Datum des Wissensstandes | Unbekannt | - |
Open Source | Ja | Ja |
Preisgestaltung Eingabe | $0.55 pro Million Token | $0.35 pro Million Token |
Preisgestaltung Ausgabe | $2.19 pro Million Token | $0.40 pro Million Token |
MMLU | 90.8% Pass@1 Quelle | 85% 5-shot Quelle |
MMLU Pro | 84% EM Quelle | Nicht verfügbar |
MMMU | - | Nicht verfügbar |
HellaSwag | - | Nicht verfügbar |
HumanEval | - | 75% Quelle |
MATH | - | 71% Quelle |
GPQA | 71.5% Pass@1 Quelle | Nicht verfügbar |
IFEval | 83.3% Prompt Strict Quelle | Nicht verfügbar |
Mobile Anwendung | - |
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