DeepSeek-R1 es un modelo Mixture-of-Experts (MoE) con 671 mil millones de parámetros, de los cuales 37 mil millones se activan por token. Fue entrenado mediante aprendizaje por refuerzo a gran escala, con un enfoque en capacidades de razonamiento. Incorpora dos etapas de RL para descubrir patrones de razonamiento mejorados y alinearse con las preferencias humanas, además de dos etapas de SFT para desarrollar habilidades de razonamiento y no razonamiento. El modelo logra un rendimiento comparable a OpenAI-o1 en tareas de matemáticas, programación y razonamiento.
Claude 3.5 Haiku, desarrollado por Anthropic, ofrece una ventana de contexto de 200.000 tokens. El precio está fijado en 1 $ por millón de tokens de entrada y 5 $ por millón de tokens de salida, con posibles ahorros de hasta un 90 % mediante el almacenamiento en caché de prompts y un 50 % a través de la API de Message Batches. Este modelo, lanzado el 4 de noviembre de 2024, destaca en la autocompletación de código, chatbots interactivos, extracción y etiquetado de datos, así como en la moderación de contenido en tiempo real.
| DeepSeek-R1 | Claude 3.5 Haiku | |
|---|---|---|
Sitio Web
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Proveedor
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Chat
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Fecha de Lanzamiento
| ||
Modalidades
| texto | texto |
Proveedores de API
| DeepSeek, HuggingFace | Anthropic, AWS Bedrock, Vertex AI |
Fecha de Corte de Conocimiento
| Desconocido | 01.04.2024 |
Código Abierto
| Sí | No |
Costo de Entrada
| $0.55 por millón de tokens | $0.80 por millón de tokens |
Costo de Salida
| $2.19 por millón de tokens | $4.00 |
MMLU
| 90.8% Pass@1 Fuente | No disponible |
MMLU-Pro
| 84% EM Fuente | 65% 0-shot CoT Fuente |
MMMU
| - | No disponible |
HellaSwag
| - | No disponible |
HumanEval
| - | 88.1% 0-shot Fuente |
MATH
| - | 69.4% 0-shot CoT Fuente |
GPQA
| 71.5% Pass@1 Fuente | No disponible |
IFEval
| 83.3% Prompt Strict Fuente | No disponible |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
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Global MMLU (Lite)
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MathVista
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Aplicación Móvil |
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