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।
OpenAI o3-मिनी एक उच्च-गति, लागत-प्रभावी तर्क मॉडल है जिसे STEM अनुप्रयोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो विज्ञान, गणित और कोडिंग में मजबूत प्रदर्शन प्रदर्शित करता है। जनवरी 2025 में लॉन्च किया गया, इसमें फंक्शन कॉलिंग, स्ट्रक्चर्ड आउटपुट्स और डेवलपर मैसेजेस जैसी आवश्यक डेवलपर सुविधाएँ शामिल हैं। मॉडल तीन तर्क प्रयास स्तर प्रदान करता है—कम, मध्यम और उच्च—जो उपयोगकर्ताओं को गहन विश्लेषण और तेज़ प्रतिक्रिया समय के बीच अनुकूलन करने की अनुमति देता है। o3 मॉडल के विपरीत, इसमें विजन क्षमताओं का अभाव है। प्रारंभ में एपीआई उपयोग स्तर 3-5 के चुनिंदा डेवलपर्स के लिए उपलब्ध, इसे चैट कंप्लीशन्स एपीआई, असिस्टेंट्स एपीआई और बैच एपीआई के माध्यम से एक्सेस किया जा सकता है।
| DeepSeek-R1 | o3-mini | |
|---|---|---|
वेबसाइट
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प्रदाता
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चैट
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रिलीज तिथि
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मोडलिटीज
| टेक्स्ट | टेक्स्ट |
एपीआई प्रदाता
| DeepSeek, HuggingFace | OpenAI API |
ज्ञान समाप्ति तिथि
| अज्ञात | अज्ञात |
ओपन सोर्स
| हां | नहीं |
मूल्य निर्धारण इनपुट
| $0.55 प्रति मिलियन टोकन | $1.10 प्रति मिलियन टोकन |
मूल्य निर्धारण आउटपुट
| $2.19 प्रति मिलियन टोकन | $4.40 प्रति मिलियन टोकन |
एमएमएलयू
| 90.8% Pass@1 स्रोत | 86.9% pass@1, high effort स्रोत |
एमएमएलयू-प्रो
| 84% EM स्रोत | उपलब्ध नहीं |
एमएमएमयू
| - | उपलब्ध नहीं |
हेलास्वैग
| - | उपलब्ध नहीं |
ह्यूमनएवैल
| - | उपलब्ध नहीं |
मैथ
| - | 97.9% pass@1, high effort स्रोत |
जीपीक्यूए
| 71.5% Pass@1 स्रोत | 79.7% 0-shot, high effort स्रोत |
आईएफइवैल
| 83.3% Prompt Strict स्रोत | उपलब्ध नहीं |
SimpleQA
| - | - |
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 | ||
MathArena | ||
| औसत स्कोर | 82% | - |
AIME 2025 अमेरिकन इनविटेशनल मैथमेटिक्स एग्जामिनेशन (American Invitational Mathematics Examination) के प्रश्नों पर आधारित परीक्षण, मॉडल की गणितीय क्षमताओं को परखने के लिए बनाया गया है। | 89% | - |
HMMT February 2025 फरवरी 2025 हार्वर्ड-MIT गणित टूर्नामेंट के प्रश्नों पर आधारित परीक्षण, मॉडल की गणितीय क्षमताओं को परखने के लिए बनाया गया है। | 77% | - |
BRUMO 2025 | 92% | - |
SMT 2025 2025 स्टैनफोर्ड गणित टूर्नामेंट के प्रश्नों पर आधारित परीक्षण, मॉडल की गणितीय क्षमताओं को परखने के लिए बनाया गया है। | 83% | - |
CMIMC 2025 2025 कैनेडियन मैथमैटिकल ओलंपियाड के प्रश्नों पर आधारित परीक्षण, मॉडल की गणितीय क्षमताओं को परखने के लिए बनाया गया है। | 69% | - |
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टिप्पणियां (1)
Jacquie
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