डीपसीक-आर1 एक 671B पैरामीटर वाला मिश्रण-विशेषज्ञ (MoE) मॉडल है जिसमें प्रति टोकन 37B सक्रिय पैरामीटर हैं, जिसे तर्क क्षमताओं पर ध्यान केंद्रित करते हुए बड़े पैमाने पर रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के माध्यम से प्रशिक्षित किया गया है। यह बेहतर तर्क पैटर्न खोजने और मानव प्राथमिकताओं के साथ संरेखित करने के लिए दो आरएल चरणों के साथ-साथ तर्क और गैर-तर्क क्षमताओं को बीजित करने के लिए दो एसएफटी चरणों को शामिल करता है। यह मॉडल गणित, कोड और तर्क कार्यों में OpenAI-o1 के बराबर प्रदर्शन प्राप्त करता है।
LLaMA 4 स्काउट एक 17-बिलियन पैरामीटर मॉडल है जो 16 सक्रिय विशेषज्ञों के साथ मिश्रण-विशेषज्ञ (Mixture-of-Experts) आर्किटेक्चर का लाभ उठाता है, जो इसे अपनी श्रेणी में शीर्ष मल्टीमोडल मॉडल के रूप में स्थापित करता है। यह Gemma 3, Gemini 2.0 Flash-Lite और Mistral 3.1 जैसे प्रतिस्पर्धियों को विविध बेंचमार्क कार्यों में लगातार पीछे छोड़ता है। अपने प्रदर्शन के बावजूद, LLaMA 4 स्काउट अत्यधिक कुशल है - Int4 क्वांटिज़ेशन के साथ एकल NVIDIA H100 GPU पर चलने में सक्षम। इसमें उद्योग-अग्रणी 10 मिलियन टोकन संदर्भ विंडो भी है और यह मूल रूप से मल्टीमोडल है, जो उन्नत वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के लिए पाठ, छवियों और वीडियो इनपुट को निर्बाध रूप से प्रोसेस करता है।
| DeepSeek-R1 | Llama 4 Scout | |
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वेबसाइट
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प्रदाता
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चैट
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रिलीज तिथि
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मोडलिटीज
| टेक्स्ट | टेक्स्ट छवियां वीडियो |
एपीआई प्रदाता
| DeepSeek, HuggingFace | Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra |
ज्ञान समाप्ति तिथि
| अज्ञात | 2025-04 |
ओपन सोर्स
| हां | हां (स्रोत) |
मूल्य निर्धारण इनपुट
| $0.55 प्रति मिलियन टोकन | उपलब्ध नहीं |
मूल्य निर्धारण आउटपुट
| $2.19 प्रति मिलियन टोकन | उपलब्ध नहीं |
एमएमएलयू
| 90.8% Pass@1 स्रोत | उपलब्ध नहीं |
एमएमएलयू-प्रो
| 84% EM स्रोत | 74.3% Reasoning & Knowledge स्रोत |
एमएमएमयू
| - | 69.4% Image Reasoning स्रोत |
हेलास्वैग
| - | उपलब्ध नहीं |
ह्यूमनएवैल
| - | उपलब्ध नहीं |
मैथ
| - | उपलब्ध नहीं |
जीपीक्यूए
| 71.5% Pass@1 स्रोत | 57.2% Diamond स्रोत |
आईएफइवैल
| 83.3% Prompt Strict स्रोत | उपलब्ध नहीं |
SimpleQA
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AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
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LiveCodeBench v5
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वैश्विक MMLU (लाइट)
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MathVista
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मोबाइल एप्लिकेशन | - |
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