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.
Durante los cinco meses desde el lanzamiento de Qwen2-VL, los desarrolladores han construido nuevos modelos basados en él, aportando valiosos comentarios. Ahora, Qwen2.5-VL introduce capacidades mejoradas, incluyendo análisis preciso de imágenes, textos y gráficos, así como localización de objetos con salidas estructuradas en JSON. Comprende videos largos, identifica eventos clave y funciona como agente interactuando con herramientas en computadoras y teléfonos. La arquitectura del modelo presenta procesamiento dinámico de video y un codificador ViT optimizado para mayor velocidad y precisión.
| DeepSeek-R1 | Qwen2.5-VL-32B | |
|---|---|---|
Proveedor | ||
Sitio Web | ||
Fecha de Lanzamiento | Jan 21, 2025 3 meses ago | Mar 25, 2025 4 semanas ago |
Modalidades | texto | texto imágenes video |
Proveedores de API | DeepSeek, HuggingFace | - |
Fecha de Corte de Conocimiento | Desconocido | Desconocido |
Código Abierto | Sí | Sí (Fuente) |
Costo de Entrada | $0.55 por millón de tokens | $0 |
Costo de Salida | $2.19 por millón de tokens | $0 |
MMLU | 90.8% Pass@1 Fuente | 78.4% Fuente |
MMLU Pro | 84% EM Fuente | 49.5% |
MMMU | - | 70% |
HellaSwag | - | No disponible |
HumanEval | - | No disponible |
MATH | - | 82.2% |
GPQA | 71.5% Pass@1 Fuente | 46.0% Diamond |
IFEval | 83.3% Prompt Strict Fuente | No disponible |
Aplicación Móvil | - |
Compare AI. Test. Benchmarks. Chatbots Móviles, Sketch
Copyright © 2025 All Right Reserved.