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.
Gemini 2.0 Flash Thinking es un modelo avanzado de razonamiento diseñado para mejorar el rendimiento y la explicabilidad al hacer visible su proceso de pensamiento. Destaca en la resolución de problemas complejos, desafíos de programación y razonamiento matemático, proporcionando soluciones paso a paso. Optimizado para tareas que requieren explicaciones detalladas y análisis lógico, el modelo también cuenta con integración nativa de herramientas, incluyendo ejecución de código y capacidades de búsqueda en Google.
| DeepSeek-R1 | Gemini 2.0 Flash Thinking | |
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Sitio Web
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Proveedor
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Chat
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Fecha de Lanzamiento
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Modalidades
| texto | texto imágenes |
Proveedores de API
| DeepSeek, HuggingFace | Google AI Studio, Vertex AI, Gemini API |
Fecha de Corte de Conocimiento
| Desconocido | 04.2024 |
Código Abierto
| Sí | No |
Costo de Entrada
| $0.55 por millón de tokens | No disponible |
Costo de Salida
| $2.19 por millón de tokens | No disponible |
MMLU
| 90.8% Pass@1 Fuente | No disponible |
MMLU-Pro
| 84% EM Fuente | No disponible |
MMMU
| - | 75.4% Fuente |
HellaSwag
| - | No disponible |
HumanEval
| - | No disponible |
MATH
| - | No disponible |
GPQA
| 71.5% Pass@1 Fuente | 74.2% Diamond Science Fuente |
IFEval
| 83.3% Prompt Strict Fuente | No disponible |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
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LiveCodeBench v5
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Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Aplicación Móvil |
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