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。
Gemini 2.0 Flash Thinkingは、思考プロセスを可視化することでパフォーマンスと説明性を向上させるように設計された高度な推論モデルです。複雑な問題解決、コーディングチャレンジ、数学的推論において優れ、段階的な解決策を示します。詳細な説明と論理的分析を必要とするタスクに最適化されており、コード実行やGoogle検索機能などのネイティブツール統合も備えています。
| DeepSeek-R1 | Gemini 2.0 Flash Thinking | |
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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 | Google AI Studio, Vertex AI, Gemini API |
知識のカットオフ日
| 不明 | 04.2024 |
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 | 利用不可 |
出力料金
| $2.19 100万トークンあたり | 利用不可 |
MMLU
| 90.8% Pass@1 ソース | 利用不可 |
MMLU-Pro
| 84% EM ソース | 利用不可 |
MMMU
| - | 75.4% ソース |
HellaSwag
| - | 利用不可 |
HumanEval
| - | 利用不可 |
MATH
| - | 利用不可 |
GPQA
| 71.5% Pass@1 ソース | 74.2% Diamond Science ソース |
IFEval
| 83.3% Prompt Strict ソース | 利用不可 |
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 | ||
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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