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.
OpenAI o4-mini est le dernier modèle léger de la série o, conçu pour un raisonnement efficace et performant à travers les tâches textuelles et visuelles. Optimisé pour la vitesse et les performances, il excelle dans la génération de code et la compréhension basée sur les images, tout en maintenant un équilibre entre latence et profondeur de raisonnement. Le modèle prend en charge une fenêtre de contexte de 200 000 tokens avec jusqu'à 100 000 tokens en sortie, le rendant adapté aux interactions étendues et volumineuses. Il gère à la fois les entrées textuelles et visuelles, produisant des sorties textuelles avec des capacités de raisonnement avancées. Grâce à son architecture compacte et ses performances polyvalentes, o4-mini est idéal pour une large gamme d'applications réelles nécessitant une intelligence rapide et rentable.
| DeepSeek-R1 | o4-mini | |
|---|---|---|
Site web
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Fournisseur
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Chat
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Date de sortie
| ||
Modalités
| texte | texte images |
Fournisseurs d’API
| DeepSeek, HuggingFace | OpenAI API |
Date de mise à jour des connaissances
| Inconnu | - |
Open Source
| Oui | Non |
Tarification d’entrée
| $0.55 par million de tokens | $1.10 par million de tokens |
Tarification de sortie
| $2.19 par million de tokens | $4.40 par million de tokens |
MMLU
| 90.8% Pass@1 Source | fort |
MMLU-Pro
| 84% EM Source | - |
MMMU
| - | 81.6% Source |
HellaSwag
| - | - |
HumanEval
| - | 14.28% Source |
MATH
| - | - |
GPQA
| 71.5% Pass@1 Source | 81.4% Source |
IFEval
| 83.3% Prompt Strict Source | - |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | 93.4% Source |
AIME 2025 | - | 92.7% Source |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Application mobile |
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