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 | |
|---|---|---|
Webseite
| ||
Anbieter
| ||
Chat
| ||
Veröffentlichungsdatum
| ||
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 |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
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% | - |
Compare AI. Test. Benchmarks. Mobile Chatbot-Apps, Sketch
Copyright © 2026 All Right Reserved.
Kommentare (1)
Jacquie
27 Januar 2026Digiturk paketler icinden size en uygun uyeligi kolayca secebilirsiniz. https://digiturkpaketler.com/kampanyalar