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 | |
|---|---|---|
Sitio Web
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Proveedor
| ||
Chat
| ||
Fecha de Lanzamiento
| ||
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 |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Aplicación Móvil | - |
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