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.
„Grok 3“ es el modelo más avanzado de xAI, entrenado en el superclúster Colossus con una potencia computacional diez veces superior a la de los modelos anteriores más avanzados. Cuenta con una ventana de contexto de 1 millón de tokens y capacidades de razonamiento avanzado, mejoradas mediante aprendizaje por refuerzo a gran escala, lo que permite procesos de pensamiento profundo que van desde segundos hasta minutos para resolver problemas complejos. El modelo alcanza un rendimiento de primer nivel en pruebas académicas y evaluaciones de usuarios en el mundo real, obteniendo una puntuación Elo de 1402 en la Chatbot Arena. Fue lanzado junto con Grok 3 Mini, una variante rentable optimizada para un razonamiento más eficiente.
| DeepSeek-R1 | Grok 3 Beta | |
|---|---|---|
Sitio Web
| ||
Proveedor
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Chat
| ||
Fecha de Lanzamiento
| ||
Modalidades
| texto | texto imágenes video |
Proveedores de API
| DeepSeek, HuggingFace | xAI |
Fecha de Corte de Conocimiento
| Desconocido | 2025-01 |
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 | 79.9% Base model Fuente |
MMMU
| - | 78% With Think mode Fuente |
HellaSwag
| - | No disponible |
HumanEval
| - | No disponible |
MATH
| - | No disponible |
GPQA
| 71.5% Pass@1 Fuente | 84.6% With Think mode, 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 | ||
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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