DeepSeek-R1 est un modèle Mixture-of-Experts (MoE) de 671 milliards de paramètres, avec 37 milliards de paramètres activés par token, entraîné via un apprentissage par renforcement à grande échelle avec un accent sur les capacités de raisonnement. Il intègre deux étapes de RL pour découvrir des schémas de raisonnement améliorés et s’aligner sur les préférences humaines, ainsi que deux étapes de SFT pour amorcer les capacités de raisonnement et non-raisonnement. Le modèle atteint des performances comparables à OpenAI-o1 sur les tâches de mathématiques, de codage et de raisonnement.
Command R+ est le modèle génératif d'IA de pointe de Cohere, conçu pour des performances professionnelles où la vitesse, la sécurité et la qualité des résultats sont cruciales. Optimisé pour fonctionner efficacement avec une infrastructure minimale, il surpasse les meilleurs modèles comme GPT-4o et DeepSeek-V3 en capacités et rentabilité. Avec une fenêtre contextuelle étendue de 256K tokens (le double de la plupart des modèles leaders),il excelle dans les tâches multilingues complexes et basées sur des agents, essentielles aux opérations commerciales modernes. Malgré sa puissance, il peut être déployé sur seulement deux GPU, le rendant très accessible. Avec un débit fulgurant allant jusqu'à 156 tokens par seconde (environ 1,75× plus rapide que GPT-4o),Command R+ offre une efficacité exceptionnelle sans compromis sur la précision ou la profondeur.
| DeepSeek-R1 | Command A | |
|---|---|---|
Site web
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Fournisseur
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Chat
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Date de sortie
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Modalités
| texte | texte |
Fournisseurs d’API
| DeepSeek, HuggingFace | Cohere, Hugging Face, Major cloud providers |
Date de mise à jour des connaissances
| Inconnu | - |
Open Source
| Oui | Oui |
Tarification d’entrée
| $0.55 par million de tokens | $2.50 par million de tokens |
Tarification de sortie
| $2.19 par million de tokens | $10.00 par million de tokens |
MMLU
| 90.8% Pass@1 Source | 85.5% Source |
MMLU-Pro
| 84% EM Source | Non disponible |
MMMU
| - | Non disponible |
HellaSwag
| - | Non disponible |
HumanEval
| - | Non disponible |
MATH
| - | 80% Source |
GPQA
| 71.5% Pass@1 Source | 50.8% Source |
IFEval
| 83.3% Prompt Strict Source | 90.9% Source |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Application mobile | - |
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