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。
Command R+はCohereの最先端生成AIモデルで、速度、セキュリティ、出力品質が重要な企業向けに設計されています。最小限のインフラで効率的に動作し、GPT-4oやDeepSeek-V3などのトップモデルを能力とコスト効率の両面で上回ります。256Kトークンの拡張コンテキストウィンドウ（主要モデルの約2倍）を備え、現代のビジネス運用に不可欠な複雑な多言語タスクやエージェントベースのタスクに優れています。高い性能ながらわずか2つのGPUで展開可能で、アクセスしやすくなっています。最大156トークン/秒というGPT-4o比約1.75倍の驚異的なスループットを実現し、精度や深さを損なうことなく卓越した効率性を提供します。
| DeepSeek-R1 | Command A | |
|---|---|---|
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 |
APIプロバイダー
| DeepSeek, HuggingFace | Cohere, Hugging Face, Major cloud providers |
知識のカットオフ日
| 不明 | - |
オープンソース
| はい | はい |
入力料金
| $0.55 100万トークンあたり | $2.50 100万トークンあたり |
出力料金
| $2.19 100万トークンあたり | $10.00 100万トークンあたり |
MMLU
| 90.8% Pass@1 ソース | 85.5% ソース |
MMLU-Pro
| 84% EM ソース | 利用不可 |
MMMU
| - | 利用不可 |
HellaSwag
| - | 利用不可 |
HumanEval
| - | 利用不可 |
MATH
| - | 80% ソース |
GPQA
| 71.5% Pass@1 ソース | 50.8% ソース |
IFEval
| 83.3% Prompt Strict ソース | 90.9% ソース |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
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 | - |
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