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 Lite ist ein vielseitiges multimodales Modell, das zur Verarbeitung von Text-, Bild- und Videoeingaben entwickelt wurde und textbasierte Ausgaben erzeugt. Mit einem Kontextfenster von 300.000 Token eignet es sich hervorragend für Echtzeitinteraktionen, Dokumentenanalyse und visuelle Fragebeantwortung. Als Teil der Amazon Nova Foundation-Modelle unterstützt es Feinabstimmung und Destillation, wodurch eine erweiterte Anpassung möglich ist.
| DeepSeek-R1 | Nova Lite | |
|---|---|---|
Webseite
| - | |
Anbieter
| ||
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 | $0.06 pro Million Token |
Preisgestaltung Ausgabe
| $2.19 pro Million Token | $0.24 pro Million Token |
MMLU
| 90.8% Pass@1 Quelle | 80.5% CoT Quelle |
MMLU-Pro
| 84% EM Quelle | Nicht verfügbar |
MMMU
| - | Nicht verfügbar |
HellaSwag
| - | Nicht verfügbar |
HumanEval
| - | 85.4% pass@1 Quelle |
MATH
| - | 73.3% CoT Quelle |
GPQA
| 71.5% Pass@1 Quelle | 42% Main Quelle |
IFEval
| 83.3% Prompt Strict Quelle | 89.7% Quelle |
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% | - |
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Kommentare (1)
Jacquie
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