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.
GPT-4.1, lanzado por OpenAI el 14 de abril de 2025, introduce una ventana de contexto de 1 millón de tokens y admite salidas de hasta 32 768 tokens por solicitud. Ofrece un rendimiento excepcional en tareas de codificación, logrando un 54,6 % en el benchmark SWE-Bench Verified, y muestra una mejora del 10,5 % respecto a GPT-4o en MultiChallenge para el seguimiento de instrucciones. El corte de conocimiento del modelo está establecido en junio de 2024. El precio es de 2,00 $ por millón de tokens para entrada y 8,00 $ por millón de tokens para salida, con un descuento del 75 % aplicado a entradas en caché, lo que lo hace muy rentable para consultas repetidas.
| DeepSeek-R1 | GPT-4.1 | |
|---|---|---|
Proveedor | ||
Sitio Web | ||
Fecha de Lanzamiento | Jan 21, 2025 3 meses ago | Apr 14, 2025 2 semanas ago |
Modalidades | texto | texto imágenes |
Proveedores de API | DeepSeek, HuggingFace | OpenAI API |
Fecha de Corte de Conocimiento | Desconocido | - |
Código Abierto | Sí | No |
Costo de Entrada | $0.55 por millón de tokens | $2.00 por millón de tokens |
Costo de Salida | $2.19 por millón de tokens | $8.00 por millón de tokens |
MMLU | 90.8% Pass@1 Fuente | 90.2% pass@1 Fuente |
MMLU Pro | 84% EM Fuente | - |
MMMU | - | 74.8% Fuente |
HellaSwag | - | - |
HumanEval | - | - |
MATH | - | - |
GPQA | 71.5% Pass@1 Fuente | 66.3% Diamond Fuente |
IFEval | 83.3% Prompt Strict Fuente | - |
Aplicación Móvil |
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