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।
ओपनएआई o4-मिनी o-सीरीज़ का नवीनतम हल्का मॉडल है, जिसे टेक्स्ट और विजुअल कार्यों में कुशल और सक्षम तर्क के लिए इंजीनियर किया गया है। गति और प्रदर्शन के लिए अनुकूलित, यह कोड जनरेशन और इमेज-आधारित समझ में उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है, जबकि विलंबता और तर्क की गहराई के बीच संतुलन बनाए रखता है। मॉडल 200,000-टोकन की संदर्भ विंडो को 100,000 आउटपुट टोकन तक सपोर्ट करता है, जो इसे विस्तारित, उच्च-मात्रा वाली इंटरैक्शन के लिए उपयुक्त बनाता है। यह टेक्स्ट और इमेज दोनों इनपुट को संभालता है, जो उन्नत तर्क क्षमताओं के साथ पाठ्य आउटपुट उत्पन्न करता है। अपनी कॉम्पैक्ट आर्किटेक्चर और बहुमुखी प्रदर्शन के साथ, o4-मिनी वास्तविक दुनिया के उन अनुप्रयोगों के लिए आदर्श है जिनमें तेज, लागत-प्रभावी बुद्धिमत्ता की आवश्यकता होती है।
| DeepSeek-R1 | o4-mini | |
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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 |
एपीआई प्रदाता
| DeepSeek, HuggingFace | OpenAI API |
ज्ञान समाप्ति तिथि
| 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 | fort |
एमएमएलयू-प्रो
| 84% EM स्रोत | - |
एमएमएमयू
| - | 81.6% स्रोत |
हेलास्वैग
| - | - |
ह्यूमनएवैल
| - | 14.28% स्रोत |
मैथ
| - | - |
जीपीक्यूए
| 71.5% Pass@1 स्रोत | 81.4% स्रोत |
आईएफइवैल
| 83.3% Prompt Strict स्रोत | - |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | 93.4% स्रोत |
AIME 2025 | - | 92.7% स्रोत |
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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