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.
El OpenAI o3-mini es un modelo de razonamiento rápido y rentable diseñado para aplicaciones STEM, con un alto rendimiento en ciencia, matemáticas y programación. Lanzado en enero de 2025, incluye funciones esenciales para desarrolladores, como llamadas a funciones, salidas estructuradas y mensajes para desarrolladores. El modelo ofrece tres niveles de esfuerzo de razonamiento—bajo, medio y alto—permitiendo a los usuarios optimizar entre un análisis más profundo y tiempos de respuesta más rápidos. A diferencia del modelo o3, carece de capacidades de visión. Inicialmente disponible para desarrolladores seleccionados en los niveles 3-5 de uso de la API, se puede acceder a través de la API de Chat Completions, la API de Assistants y la API de Batch.
| DeepSeek-R1 | o3-mini | |
|---|---|---|
Proveedor | ||
Sitio Web | ||
Fecha de Lanzamiento | Jan 21, 2025 4 meses ago | Jan 31, 2025 3 meses ago |
Modalidades | texto | texto |
Proveedores de API | DeepSeek, HuggingFace | OpenAI API |
Fecha de Corte de Conocimiento | Desconocido | Desconocido |
Código Abierto | Sí | No |
Costo de Entrada | $0.55 por millón de tokens | $1.10 por millón de tokens |
Costo de Salida | $2.19 por millón de tokens | $4.40 por millón de tokens |
MMLU | 90.8% Pass@1 Fuente | 86.9% pass@1, high effort Fuente |
MMLU Pro | 84% EM Fuente | No disponible |
MMMU | - | No disponible |
HellaSwag | - | No disponible |
HumanEval | - | No disponible |
MATH | - | 97.9% pass@1, high effort Fuente |
GPQA | 71.5% Pass@1 Fuente | 79.7% 0-shot, high effort Fuente |
IFEval | 83.3% Prompt Strict Fuente | No disponible |
Array | - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
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Aplicación Móvil |
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