DeepSeek-R1

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.

o3-mini

Az OpenAI o3-mini egy gyors és költséghatékony érvelési modell, amelyet STEM alkalmazásokhoz terveztek, és kiváló teljesítményt nyújt a tudomány, a matematika és a programozás területén. 2025 januárjában került piacra, és olyan alapvető fejlesztői funkciókat tartalmaz, mint a függvényhívások, a strukturált kimenetek és a fejlesztői üzenetek. A modell három érvelési szintet kínál—alacsony, közepes és magas—amelyek lehetővé teszik a felhasználók számára az egyensúly optimalizálását a mélyebb elemzés és a gyorsabb válaszidő között. Az o3 modellel ellentétben nem rendelkezik vizuális képességekkel. Kezdetben a 3-5 API-használati szintű fejlesztők számára érhető el, és a Chat Completions API, az Assistants API és a Batch API segítségével használható.

DeepSeek-R1o3-mini
Szolgáltató
Weboldal
Kiadási Dátum
Jan 21, 2025
3 hónapok ago
Jan 31, 2025
2 hónapok ago
Modalitások
szöveg ?
szöveg ?
API Szolgáltatók
DeepSeek, HuggingFace
OpenAI API
Tudás Befejezési Dátuma
Ismeretlen
Ismeretlen
Nyílt Forráskódú
Igen
Nem
Bemeneti Árazás
$0.55 millió tokenenként
$1.10 millió tokenenként
Kimeneti Árazás
$2.19 millió tokenenként
$4.40 millió tokenenként
MMLU
90.8%
Pass@1
Forrás
86.9%
pass@1, high effort
Forrás
MMLU Pro
84%
EM
Forrás
Nem elérhető
MMMU
-
Nem elérhető
HellaSwag
-
Nem elérhető
HumanEval
-
Nem elérhető
MATH
-
97.9%
pass@1, high effort
Forrás
GPQA
71.5%
Pass@1
Forrás
79.7%
0-shot, high effort
Forrás
IFEval
83.3%
Prompt Strict
Forrás
Nem elérhető
Mobilalkalmazás

LLM-ek Összehasonlítása

Hozzászólás Hozzáadása


10%
Webhelyünk sütiket használ

Ez az oldal sütiket használ. A webhely további használatával Ön elfogadja azok használatát.