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 2.5 Pro は、Google が開発した最先端の AI モデルであり、深い推論と的確な応答生成のために設計されています。主要なベンチマークで優れた成績を収め、論理的思考やコーディングの精度において卓越したパフォーマンスを発揮します。動的な Web アプリケーション、自律型コードシステム、コード適応の構築に最適化されており、高度な性能を提供します。さらに、マルチモーダル機能と拡張コンテキストウィンドウを備えており、大規模なデータセットを効率的に処理し、多様な情報ソースを統合して複雑な課題に対応します。
| DeepSeek-R1 | Gemini 2.5 Pro | |
|---|---|---|
プロバイダー | ||
ウェブサイト | ||
リリース日 | Jan 21, 2025 4 ヶ月 ago | Mar 25, 2025 2 ヶ月 ago |
モダリティ | テキスト | テキスト 画像 音声 動画 |
APIプロバイダー | DeepSeek, HuggingFace | Google AI Studio, Vertex AI, Gemini app |
知識のカットオフ日 | 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 | 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 | - | 81.7% 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 | 84.0% Diamond Science ソース |
IFEval | 83.3% Prompt Strict ソース | 利用不可 |
Array | - | 52.9% |
AIME 2024 | - | 92.0% |
AIME 2025 | - | 86.7% |
Array | - | 74.0% / 68.6% |
Array | - | 70.4% |
Array | - | 89.8% |
Array | - | - |
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