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.
In den fünf Monaten seit der Veröffentlichung von Qwen2-VL haben Entwickler darauf basierende neue Modelle erstellt und wertvolles Feedback gegeben. Jetzt führt Qwen2.5-VL verbesserte Fähigkeiten ein, darunter präzise Analyse von Bildern, Texten und Diagrammen sowie Objektlokalisierung mit strukturierten JSON-Ausgaben. Es versteht lange Videos, erkennt Schlüsselereignisse und fungiert als Agent, der mit Tools auf Computern und Telefonen interagiert. Die Architektur des Modells umfasst dynamische Videoverarbeitung und einen optimierten ViT-Encoder für verbesserte Geschwindigkeit und Genauigkeit.
| DeepSeek-R1 | Qwen2.5-VL-32B | |
|---|---|---|
Webseite
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Anbieter
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Chat
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Veröffentlichungsdatum
| ||
Modalitäten
| Text | Text Bilder Video |
API-Anbieter
| DeepSeek, HuggingFace | - |
Datum des Wissensstandes
| Unbekannt | Unbekannt |
Open Source
| Ja | Ja (Quelle) |
Preisgestaltung Eingabe
| $0.55 pro Million Token | $0 |
Preisgestaltung Ausgabe
| $2.19 pro Million Token | $0 |
MMLU
| 90.8% Pass@1 Quelle | 78.4% Quelle |
MMLU-Pro
| 84% EM Quelle | 49.5% |
MMMU
| - | 70% |
HellaSwag
| - | Nicht verfügbar |
HumanEval
| - | Nicht verfügbar |
MATH
| - | 82.2% |
GPQA
| 71.5% Pass@1 Quelle | 46.0% Diamond |
IFEval
| 83.3% Prompt Strict Quelle | Nicht verfügbar |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Mobile Anwendung | - |
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