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.
LLaMA 4 Scout est un modèle de 17 milliards de paramètres utilisant une architecture Mixture-of-Experts avec 16 experts actifs, ce qui en fait le modèle multimodal de référence dans sa catégorie. Il surpasse régulièrement des concurrents comme Gemma 3, Gemini 2.0 Flash-Lite et Mistral 3.1 sur divers tests de performance. Malgré ses capacités, LLaMA 4 Scout est d’une efficacité remarquable — il peut fonctionner sur un seul GPU NVIDIA H100 avec une quantification Int4. Il offre également une fenêtre de contexte de 10 millions de tokens, un record dans l’industrie, et il est nativement multimodal, capable de traiter de manière fluide le texte, les images et les vidéos pour des applications avancées du monde réel.
| DeepSeek-R1 | Llama 4 Scout | |
|---|---|---|
Fournisseur | ||
Site web | ||
Date de sortie | Jan 21, 2025 4 mois ago | Apr 05, 2025 1 mois ago |
Modalités | texte | texte images vidéo |
Fournisseurs d’API | DeepSeek, HuggingFace | Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra |
Date de mise à jour des connaissances | Inconnu | 2025-04 |
Open Source | Oui | Oui (Source) |
Tarification d’entrée | $0.55 par million de tokens | Non disponible |
Tarification de sortie | $2.19 par million de tokens | Non disponible |
MMLU | 90.8% Pass@1 Source | Non disponible |
MMLU Pro | 84% EM Source | 74.3% Reasoning & Knowledge Source |
MMMU | - | 69.4% Image Reasoning Source |
HellaSwag | - | Non disponible |
HumanEval | - | Non disponible |
MATH | - | Non disponible |
GPQA | 71.5% Pass@1 Source | 57.2% Diamond Source |
IFEval | 83.3% Prompt Strict Source | Non disponible |
Array | - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
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Application mobile | - |
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