A DeepSeek-R1 egy 671B paraméteres Mixture-of-Experts (MoE) modell, amely tokenenként 37B aktivált paraméterrel rendelkezik, és nagymértékű megerősítéses tanuláson keresztül készült, kiemelt figyelmet fordítva a gondolkodási képességekre. Két RL (reinforcement learning) szakaszt tartalmaz a javított gondolkodási minták felfedezésére és az emberi preferenciákhoz igazításra, valamint két SFT (supervised fine-tuning) szakaszt a gondolkodási és nem-gondolkodási képességek bevetésére. A modell teljesítménye hasonló az OpenAI-o1 modelléhez matematikai, kódolási és gondolkodási feladatokban.
A Mistral által fejlesztett Mistral Large 2 128 000 tokenes kontextusablakot kínál, és a bemeneti tokenek milliójáért 3,00 USD, a kimeneti tokenek milliójáért pedig 9,00 USD az ára. A 2024. július 24-én kiadott modell 84,0 pontot ért el az MMLU benchmarkon egy 5-shot értékelés során, amely erős teljesítményt mutatott különböző feladatokban.
| DeepSeek-R1 | Mistral Large 2 | |
|---|---|---|
Weboldal
| ||
Szolgáltató
| ||
Csevegés
| ||
Kiadási Dátum
| ||
Modalitások
| szöveg | szöveg |
API Szolgáltatók
| DeepSeek, HuggingFace | Azure AI, AWS Bedrock, Google AI Studio, Vertex AI, Snowflake Cortex |
Tudás Befejezési Dátuma
| Ismeretlen | Ismeretlen |
Nyílt Forráskódú
| Igen | Igen |
Bemeneti Árazás
| $0.55 millió tokenenként | $3.00 millió tokenenként |
Kimeneti Árazás
| $2.19 millió tokenenként | $9.00 millió tokenenként |
MMLU
| 90.8% Pass@1 Forrás | 84% 5-shot Forrás |
MMLU-Pro
| 84% EM Forrás | 50.69% Forrás |
MMMU
| - | Nem elérhető |
HellaSwag
| - | Nem elérhető |
HumanEval
| - | Nem elérhető |
MATH
| - | 1.13% Forrás |
GPQA
| 71.5% Pass@1 Forrás | 24.94% |
IFEval
| 83.3% Prompt Strict Forrás | 84.01% |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Mobilalkalmazás | - |
Compare AI. Test. Benchmarks. Mobil Chatbot Alkalmazások, Sketch
Copyright © 2025 All Right Reserved.