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.
Amazon Nova Micro est un modèle textuel optimisé pour le coût et la rapidité. Avec une fenêtre de contexte de 128K tokens, il excelle dans des tâches telles que le résumé de texte, la traduction, le chat interactif et le codage basique. Publié dans le cadre des modèles fondamentaux Amazon Nova, il prend en charge l'ajustement fin et la distillation pour une personnalisation sur des données propriétaires.
| DeepSeek-R1 | Nova Micro | |
|---|---|---|
Site web
| ||
Fournisseur
| ||
Chat
| ||
Date de sortie
| ||
Modalités
| texte | texte |
Fournisseurs d’API
| DeepSeek, HuggingFace | Amazon Bedrock |
Date de mise à jour des connaissances
| Inconnu | Délibérément non divulgué |
Open Source
| Oui | Non |
Tarification d’entrée
| $0.55 par million de tokens | $0.04 par million de tokens |
Tarification de sortie
| $2.19 par million de tokens | $0.14 par million de tokens |
MMLU
| 90.8% Pass@1 Source | 77.6% CoT Source |
MMLU-Pro
| 84% EM Source | - |
MMMU
| - | - |
HellaSwag
| - | - |
HumanEval
| - | 81.1% pass@1 Source |
MATH
| - | 69.3% CoT Source |
GPQA
| 71.5% Pass@1 Source | 40% Main Source |
IFEval
| 83.3% Prompt Strict Source | 87.2% Source |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Application mobile | - |
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