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 es el modelo de alto rendimiento y baja latencia de Google diseñado para impulsar experiencias agentivas avanzadas. Equipado con integración nativa de herramientas, admite entradas multimodales, incluyendo texto, imágenes, video y audio. Con mejoras significativas respecto a versiones anteriores, el modelo equilibra eficiencia, velocidad y capacidades mejoradas para interacciones en tiempo real sin interrupciones.
| DeepSeek-R1 | Gemini 2.0 Flash | |
|---|---|---|
Sitio Web
| ||
Proveedor
| ||
Chat
| ||
Fecha de Lanzamiento
| ||
Modalidades
| texto | texto imágenes voz video |
Proveedores de API
| DeepSeek, HuggingFace | Google AI Studio, Vertex AI |
Fecha de Corte de Conocimiento
| Desconocido | 08.2024 |
Código Abierto
| Sí | No |
Costo de Entrada
| $0.55 por millón de tokens | $0.10 por millón de tokens |
Costo de Salida
| $2.19 por millón de tokens | $0.40 por millón de tokens |
MMLU
| 90.8% Pass@1 Fuente | No disponible |
MMLU-Pro
| 84% EM Fuente | 77.6% Fuente |
MMMU
| - | 71.7% Fuente |
HellaSwag
| - | No disponible |
HumanEval
| - | No disponible |
MATH
| - | 90.9% Fuente |
GPQA
| 71.5% Pass@1 Fuente | 60.1% Diamond Fuente |
IFEval
| 83.3% Prompt Strict Fuente | No disponible |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Aplicación Móvil | ||
VideoGameBench | ||
Puntuación total | - | 0% |
Doom II | - | 0% |
Dream DX | - | 0% |
Awakening DX | - | 0% |
Civilization I | - | 0% |
Pokemon Crystal | - | 0% |
The Need for Speed | - | 0% |
The Incredible Machine | - | 0% |
Secret Game 1 | - | 0% |
Secret Game 2 | - | 0% |
Secret Game 3 | - | 0% |
MathArena | ||
| Puntuación media | 82% | - |
AIME 2025 Prueba basada en problemas del concurso de matemáticas (American Invitational Mathematics Examination),destinada a evaluar las habilidades matemáticas de los modelos. | 89% | - |
HMMT February 2025 Prueba basada en problemas del Harvard-MIT Mathematics Tournament, febrero de 2025, destinada a evaluar las habilidades matemáticas de los modelos. | 77% | - |
BRUMO 2025 | 92% | - |
SMT 2025 Prueba basada en problemas del Stanford Math Tournament, 2025, destinada a evaluar las habilidades matemáticas de los modelos. | 83% | - |
CMIMC 2025 Prueba basada en problemas de la Olimpiada Matemática Canadiense, 2025, destinada a evaluar las habilidades matemáticas de los modelos. | 69% | - |
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Comentarios (1)
Jacquie
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