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.
Amazon Nova Pro ist ein modernes multimodales Modell, das für die Verarbeitung von Text-, Bild- und Videoeingängen mit fortschrittlichen Verarbeitungsfähigkeiten entwickelt wurde. Mit einem Kontextfenster von 300.000 Token zeichnet es sich in der Dokumentenanalyse, visuellen Fragebeantwortung und komplexen agentengesteuerten Workflows aus. Als Teil der Amazon Nova-Grundmodelle unterstützt es Feinabstimmung und Destillation, was eine tiefgreifende Anpassung für verschiedene Anwendungen ermöglicht.
| DeepSeek-R1 | Nova Pro | |
|---|---|---|
Webseite
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Anbieter
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Chat
| ||
Veröffentlichungsdatum
| ||
Modalitäten
| Text | Text Bilder Video |
API-Anbieter
| DeepSeek, HuggingFace | Amazon Bedrock |
Datum des Wissensstandes
| Unbekannt | Absichtlich nicht offengelegt |
Open Source
| Ja | Nein |
Preisgestaltung Eingabe
| $0.55 pro Million Token | $0.80 pro Million Token |
Preisgestaltung Ausgabe
| $2.19 pro Million Token | $3.20 pro Million Token |
MMLU
| 90.8% Pass@1 Quelle | 85.9% CoT Quelle |
MMLU-Pro
| 84% EM Quelle | Nicht verfügbar |
MMMU
| - | Nicht verfügbar |
HellaSwag
| - | Nicht verfügbar |
HumanEval
| - | 89% pass@1 Quelle |
MATH
| - | 76.6% CoT Quelle |
GPQA
| 71.5% Pass@1 Quelle | 46.9% Main Quelle |
IFEval
| 83.3% Prompt Strict Quelle | 92.1% Quelle |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Mobile Anwendung | - |
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