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.

Mistral Large 2

Mistral Large 2, entwickelt von Mistral, bietet ein Kontextfenster von 128.000 Token und ist zu einem Preis von 3,00 USD pro Million Eingabe-Token und 9,00 USD pro Million Ausgabe-Token erhältlich. Das am 24. Juli 2024 veröffentlichte Modell erzielte im MMLU-Benchmark bei einer 5-Shot-Auswertung eine Punktzahl von 84,0 und zeigt damit eine starke Leistung in verschiedenen Aufgaben.

DeepSeek-R1Mistral Large 2
Webseite ?
Anbieter ?
Chat ?
Veröffentlichungsdatum ?
Modalitäten ?
Text ?
Text ?
API-Anbieter ?
DeepSeek, HuggingFace
Azure AI, AWS Bedrock, Google AI Studio, Vertex AI, Snowflake Cortex
Datum des Wissensstandes ?
Unbekannt
Unbekannt
Open Source ?
Ja
Ja
Preisgestaltung Eingabe ?
$0.55 pro Million Token
$3.00 pro Million Token
Preisgestaltung Ausgabe ?
$2.19 pro Million Token
$9.00 pro Million Token
MMLU ?
90.8%
Pass@1
Quelle
84%
5-shot
Quelle
MMLU-Pro ?
84%
EM
Quelle
50.69%
Quelle
MMMU ?
-
Nicht verfügbar
HellaSwag ?
-
Nicht verfügbar
HumanEval ?
-
Nicht verfügbar
MATH ?
-
1.13%
Quelle
GPQA ?
71.5%
Pass@1
Quelle
24.94%
IFEval ?
83.3%
Prompt Strict
Quelle
84.01%
SimpleQA ?
-
-
AIME 2024
-
-
AIME 2025
-
-
Aider Polyglot ?
-
-
LiveCodeBench v5 ?
-
-
Global MMLU (Lite) ?
-
-
MathVista ?
-
-
Mobile Anwendung
-

LLMs vergleichen

Kommentar hinzufügen


10%
Unsere Website verwendet Cookies.

Datenschutz und Cookie-Richtlinie: Diese Website verwendet Cookies. Wenn Sie die Seite weiter nutzen, stimmen Sie deren Verwendung zu.