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 | |
|---|---|---|
Sitio Web
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Proveedor
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Chat
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Fecha de Lanzamiento
| ||
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 | - |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | 48.1% Fuente |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | 87.3% pass@1 Fuente |
MathVista
| - | - |
Aplicación Móvil | ||
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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