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.
Command R+ es el modelo de IA generativa más avanzado de Cohere, diseñado para rendimiento empresarial donde la velocidad, seguridad y calidad de salida son críticas. Optimizado para funcionar eficientemente con infraestructura mínima, supera a modelos de primer nivel como GPT-4o y DeepSeek-V3 tanto en capacidad como en rentabilidad. Con una ventana de contexto extendida de 256K tokens (el doble que la mayoría de modelos líderes),destaca en tareas multilingües complejas y basadas en agentes esenciales para operaciones empresariales modernas. A pesar de su potencia, puede implementarse con solo dos GPU, haciéndolo altamente accesible. Con un rendimiento ultrarrápido de hasta 156 tokens por segundo (aproximadamente 1.75× más rápido que GPT-4o),Command R+ ofrece eficiencia excepcional sin comprometer precisión o profundidad.
| DeepSeek-R1 | Command A | |
|---|---|---|
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 | Cohere, Hugging Face, Major cloud providers |
Fecha de Corte de Conocimiento
| Desconocido | - |
Código Abierto
| Sí | Sí |
Costo de Entrada
| $0.55 por millón de tokens | $2.50 por millón de tokens |
Costo de Salida
| $2.19 por millón de tokens | $10.00 por millón de tokens |
MMLU
| 90.8% Pass@1 Fuente | 85.5% Fuente |
MMLU-Pro
| 84% EM Fuente | No disponible |
MMMU
| - | No disponible |
HellaSwag
| - | No disponible |
HumanEval
| - | No disponible |
MATH
| - | 80% Fuente |
GPQA
| 71.5% Pass@1 Fuente | 50.8% Fuente |
IFEval
| 83.3% Prompt Strict Fuente | 90.9% Fuente |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Aplicación Móvil | - |
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