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.
Az OpenAI o4-mini az o-sorozat legújabb, könnyű modellje, amelyet hatékony és képes gondolkodásra terveztek szöveges és vizuális feladatokban. A sebesség és teljesítmény optimalizálásával kiemelkedik a kódgenerálásban és a képalapú megértésben, miközben megőrzi a késleltetés és a gondolkodás mélysége közötti egyensúlyt. A modell 200 000 tokenes kontextusablakot támogat, legfeljebb 100 000 kimeneti tokenig, ami lehetővé teszi a kiterjedt, nagy mennyiségű interakciókat. Kezeli a szöveges és képes bemeneteket is, szöveges kimeneteket állít elő fejlett gondolkodási képességekkel. Kompakt architektúrájával és sokoldalú teljesítményével az o4-mini ideális számos valós alkalmazáshoz, amelyek gyors és költséghatékony intelligenciát igényelnek.
| DeepSeek-R1 | o4-mini | |
|---|---|---|
Weboldal
| ||
Szolgáltató
| ||
Csevegés
| ||
Kiadási Dátum
| ||
Modalitások
| szöveg | szöveg képek |
API Szolgáltatók
| DeepSeek, HuggingFace | OpenAI API |
Tudás Befejezési Dátuma
| 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 | fort |
MMLU-Pro
| 84% EM Forrás | - |
MMMU
| - | 81.6% Forrás |
HellaSwag
| - | - |
HumanEval
| - | 14.28% Forrás |
MATH
| - | - |
GPQA
| 71.5% Pass@1 Forrás | 81.4% Forrás |
IFEval
| 83.3% Prompt Strict Forrás | - |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | 93.4% Forrás |
AIME 2025 | - | 92.7% Forrás |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Mobilalkalmazás |
Compare AI. Test. Benchmarks. Mobil Chatbot Alkalmazások, Sketch
Copyright © 2025 All Right Reserved.