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 Pro es el modelo más avanzado de Google hasta la fecha, ofreciendo un rendimiento excepcional en programación y manejando con facilidad instrucciones complejas. Cuenta con capacidades mejoradas, como integración nativa de herramientas, generación de imágenes y síntesis de voz. Diseñado para un razonamiento avanzado, el modelo admite entradas multimodales, incluyendo texto, imágenes, video y audio. Disponible a través de Google AI Studio y Vertex AI, proporciona mejoras significativas en el rendimiento con respecto a versiones anteriores, manteniendo una alta eficiencia.
| DeepSeek-R1 | Gemini 2.0 Pro | |
|---|---|---|
Sitio Web
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Proveedor
| ||
Chat
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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 | 79.1% Fuente |
MMMU
| - | 72.7% Fuente |
HellaSwag
| - | No disponible |
HumanEval
| - | No disponible |
MATH
| - | 91.8% Fuente |
GPQA
| 71.5% Pass@1 Fuente | 64.7% 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 |
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