DeepSeek-R1は、671BパラメータのMixture-of-Experts（MoE）モデルで、トークンごとに37Bの活性化パラメータを持ち、大規模な強化学習を通じて推論能力に焦点を当ててトレーニングされています。改善された推論パターンの発見と人間の好みに合わせるための2つのRLステージ、および推論と非推論能力を育むための2つのSFTステージを組み込んでいます。このモデルは、数学、コード、推論タスクにおいてOpenAI-o1に匹敵する性能を発揮します。
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プロバイダー このモデルを提供するエンティティ。 | |
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リリース日 モデルが最初にリリースされた日時。 | 1 年 ago 1月 21, 2025 |
モダリティ このモデルが処理できるデータの種類 | テキスト |
APIプロバイダー このモデルを提供するプロバイダー。（これは完全なリストではありません。） | DeepSeek, HuggingFace |
知識のカットオフ日 モデルの知識が最後に更新された日時。 | 不明 |
オープンソース モデルのコードが公開されているかどうか。 | はい |
入力料金 プロンプト内のトークン処理のコスト | $0.55 100万トークンあたり |
出力料金 モデルによって生成されたトークンのコスト | $2.19 100万トークンあたり |
MMLU Massive Multitask Language Understanding - 数学、歴史、法律など57の科目にわたる知識をテスト | 90.8% Pass@1 ソース |
MMLU-Pro より堅牢なMMLUベンチマークで、難易度の高い推論中心の質問、より大きな選択肢セット、プロンプト感度の低減を特徴とする | 84% EM ソース |
MMMU Massive Multitask Multimodal Understanding - テキスト、画像、音声、動画にわたる理解をテスト | - |
HellaSwag 挑戦的な文完成ベンチマーク | - |
HumanEval コード生成と問題解決能力を評価 | - |
MATH さまざまな難易度レベルでの数学的問題解決能力をテスト | - |
GPQA 化学、生物学、物理学における博士レベルの知識を、深い専門知識を必要とする多肢選択問題でテスト | 71.5% Pass@1 ソース |
IFEval モデルが明示的なフォーマット指示に正確に従い、適切な出力を生成し、異なるタスク間で一貫した指示遵守を維持する能力をテスト | 83.3% Prompt Strict ソース |
SimpleQA シンプルな質問の精度評価 | - |
AIME 2024 | - |
AIME 2025 | - |
Aider Polyglot 多言語プログラミングベンチマーク | - |
LiveCodeBench v5 リアルタイムプログラミングのベンチマーク | - |
Global MMLU (Lite) モデルの汎用性をグローバルレベルで評価するための簡易版ベンチマーク。 | - |
MathVista 視覚的な文脈におけるAIモデルの数学的推論能力を評価します | - |
モバイルアプリケーション | |
MathArena | |
| 平均スコア | 82% |
| AIME 2025 アメリカ招待数学試験（American Invitational Mathematics Examination）の問題に基づいたテストで、モデルの数学的能力を評価することを目的としています。 | 89% |
| HMMT February 2025 2025年2月のハーバードMIT数学トーナメントの問題に基づいたテストで、モデルの数学的能力を評価することを目的としています。 | 77% |
| BRUMO 2025 | 92% |
| SMT 2025 2025年のスタンフォード数学トーナメントの問題に基づいたテストで、モデルの数学的能力を評価することを目的としています。 | 83% |
| CMIMC 2025 2025年のカナダ数学オリンピックの問題に基づいたテストで、モデルの数学的能力を評価することを目的としています。 | 69% |
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コメント (1)
Jacquie
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