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.
| DeepSeek-R1 | Qwen 3 | |
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Sitio Web
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Proveedor
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Chat
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Fecha de Lanzamiento
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Modalidades
| texto | - |
Proveedores de API
| DeepSeek, HuggingFace | - |
Fecha de Corte de Conocimiento
| Desconocido | - |
Código Abierto
| Sí | Sí (Fuente) |
Costo de Entrada
| $0.55 por millón de tokens | - |
Costo de Salida
| $2.19 por millón de tokens | - |
MMLU
| 90.8% Pass@1 Fuente | - |
MMLU-Pro
| 84% EM Fuente | - |
MMMU
| - | - |
HellaSwag
| - | - |
HumanEval
| - | - |
MATH
| - | - |
GPQA
| 71.5% Pass@1 Fuente | - |
IFEval
| 83.3% Prompt Strict Fuente | - |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | Fuente |
AIME 2025 | - | Fuente |
Aider Polyglot
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LiveCodeBench v5
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Global MMLU (Lite)
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MathVista
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Aplicación Móvil | - |
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