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.
Mistral Large 2, desarrollado por Mistral, ofrece una ventana de contexto de 128 000 tokens y tiene un precio de 3,00 USD por millón de tokens de entrada y 9,00 USD por millón de tokens de salida. Lanzado el 24 de julio de 2024, el modelo obtuvo una puntuación de 84,0 en el benchmark MMLU en una evaluación de 5-shot, demostrando un fuerte rendimiento en diversas tareas.
| DeepSeek-R1 | Mistral Large 2 | |
|---|---|---|
Sitio Web
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Proveedor
| ||
Chat
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Fecha de Lanzamiento
| ||
Modalidades
| texto | texto |
Proveedores de API
| DeepSeek, HuggingFace | Azure AI, AWS Bedrock, Google AI Studio, Vertex AI, Snowflake Cortex |
Fecha de Corte de Conocimiento
| Desconocido | Desconocido |
Código Abierto
| Sí | Sí |
Costo de Entrada
| $0.55 por millón de tokens | $3.00 por millón de tokens |
Costo de Salida
| $2.19 por millón de tokens | $9.00 por millón de tokens |
MMLU
| 90.8% Pass@1 Fuente | 84% 5-shot Fuente |
MMLU-Pro
| 84% EM Fuente | 50.69% Fuente |
MMMU
| - | No disponible |
HellaSwag
| - | No disponible |
HumanEval
| - | No disponible |
MATH
| - | 1.13% Fuente |
GPQA
| 71.5% Pass@1 Fuente | 24.94% |
IFEval
| 83.3% Prompt Strict Fuente | 84.01% |
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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