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。
| DeepSeek-R1 | Claude Sonnet 4 | |
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ウェブサイト
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プロバイダー
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チャット
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リリース日
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モダリティ
| テキスト | テキスト 画像 |
APIプロバイダー
| DeepSeek, HuggingFace | Anthropic API, Amazon Bedrock, Google Cloud's Vertex AI |
知識のカットオフ日
| 不明 | 不明 |
オープンソース
| はい | いいえ |
入力料金
| $0.55 100万トークンあたり | $3 100万トークンあたり |
出力料金
| $2.19 100万トークンあたり | $15 100万トークンあたり |
MMLU
| 90.8% Pass@1 ソース | 86.5% ソース |
MMLU-Pro
| 84% EM ソース | - |
MMMU
| - | 74.4% ソース |
HellaSwag
| - | - |
HumanEval
| - | - |
MATH
| - | - |
GPQA
| 71.5% Pass@1 ソース | 75.4% Diamond ソース |
IFEval
| 83.3% Prompt Strict ソース | - |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | 75.5% ソース |
Aider Polyglot
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LiveCodeBench v5
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Global MMLU (Lite)
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MathVista
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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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