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.
Llama 3.1 Nemotron 70B de NVIDIA es un potente modelo de lenguaje optimizado para ofrecer respuestas precisas e informativas. Basado en la arquitectura Llama 3.1 70B y mejorado con Aprendizaje por Refuerzo a partir de Retroalimentación Humana (RLHF),logra un rendimiento superior en benchmarks de alineación automática. Diseñado para aplicaciones que requieren alta precisión en la generación de respuestas y utilidad, este modelo es ideal para una amplia gama de consultas de usuarios en múltiples dominios.
| DeepSeek-R1 | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | |
|---|---|---|
Proveedor | ||
Sitio Web | ||
Fecha de Lanzamiento | Jan 21, 2025 3 meses ago | Oct 15, 2023 1 año ago |
Modalidades | texto | texto |
Proveedores de API | DeepSeek, HuggingFace | OpenRouter |
Fecha de Corte de Conocimiento | Desconocido | - |
Código Abierto | Sí | Sí |
Costo de Entrada | $0.55 por millón de tokens | $0.35 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 | 85% 5-shot Fuente |
MMLU Pro | 84% EM Fuente | No disponible |
MMMU | - | No disponible |
HellaSwag | - | No disponible |
HumanEval | - | 75% Fuente |
MATH | - | 71% Fuente |
GPQA | 71.5% Pass@1 Fuente | No disponible |
IFEval | 83.3% Prompt Strict Fuente | No disponible |
Aplicación Móvil | - |
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