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.
OpenAI o3 ist das fortschrittlichste Denkmodell von OpenAI, speziell für komplexe, hochkognitive Aufgaben entwickelt. Im April 2025 eingeführt, bietet es herausragende Leistung in Softwareentwicklung, Mathematik und wissenschaftlicher Problemlösung. Das Modell führt drei Stufen von Denkanstrengung ein – niedrig, mittel und hoch –, sodass Benutzer je nach Aufgabenkomplexität zwischen Latenz und Denktiefe abwägen können. o3 unterstützt wesentliche Entwicklertools, einschließlich Funktionsaufrufe, strukturierte Ausgaben und Systemnachrichten. Mit integrierten Bildfähigkeiten kann o3 Bilder interpretieren und analysieren, was es für multimodale Anwendungen geeignet macht. Es ist über Chat Completions API, Assistants API und Batch API für flexible Integration in Unternehmens- und Forschungsworkflows verfügbar.
| DeepSeek-R1 | o3 | |
|---|---|---|
Anbieter | ||
Webseite | ||
Veröffentlichungsdatum | Jan 21, 2025 3 Monate ago | Apr 16, 2025 1 Woche ago |
Modalitäten | Text | Text Bilder |
API-Anbieter | DeepSeek, HuggingFace | OpenAI API |
Datum des Wissensstandes | Unbekannt | - |
Open Source | Ja | Nein |
Preisgestaltung Eingabe | $0.55 pro Million Token | $10.00 pro Million Token |
Preisgestaltung Ausgabe | $2.19 pro Million Token | $40.00 pro Million Token |
MMLU | 90.8% Pass@1 Quelle | 82.9% Quelle |
MMLU Pro | 84% EM Quelle | - |
MMMU | - | - |
HellaSwag | - | - |
HumanEval | - | - |
MATH | - | - |
GPQA | 71.5% Pass@1 Quelle | 83.3% Diamond, no tools Quelle |
IFEval | 83.3% Prompt Strict Quelle | - |
Mobile Anwendung |
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