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.
Le Llama 3.1 Nemotron 70B de NVIDIA est un modèle linguistique puissant optimisé pour fournir des réponses précises et informatives. Basé sur l'architecture Llama 3.1 70B et amélioré par l'apprentissage par renforcement à partir de retours humains (RLHF),il atteint des performances de pointe dans les benchmarks d'alignement automatique. Conçu pour des applications nécessitant une grande précision dans la génération de réponses et leur utilité, ce modèle est bien adapté à une large gamme de requêtes utilisateurs dans plusieurs domaines.
DeepSeek-R1 | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | |
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Fournisseur | ||
Site web | ||
Date de sortie | Jan 21, 2025 3 mois ago | Oct 15, 2023 1 an ago |
Modalités | texte | texte |
Fournisseurs d’API | DeepSeek, HuggingFace | OpenRouter |
Date de mise à jour des connaissances | Inconnu | - |
Open Source | Oui | Oui |
Tarification d’entrée | $0.55 par million de tokens | $0.35 par million de tokens |
Tarification de sortie | $2.19 par million de tokens | $0.40 par million de tokens |
MMLU | 90.8% Pass@1 Source | 85% 5-shot Source |
MMLU Pro | 84% EM Source | Non disponible |
MMMU | - | Non disponible |
HellaSwag | - | Non disponible |
HumanEval | - | 75% Source |
MATH | - | 71% Source |
GPQA | 71.5% Pass@1 Source | Non disponible |
IFEval | 83.3% Prompt Strict Source | Non disponible |
Application mobile | - |
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