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。
GPT-4.1は、OpenAIが2025年4月14日にリリースしたモデルで、100万トークンのコンテキストウィンドウを導入し、リクエストごとに最大32,768トークンの出力をサポートします。コーディングタスクで優れた性能を発揮し、SWE-Bench Verifiedベンチマークで54.6％を達成、MultiChallengeの指示追従ではGPT-4o比10.5％の改善を示しています。モデルの知識カットオフは2024年6月に設定されています。価格は入力100万トークンあたり2.00ドル、出力100万トークンあたり8.00ドルで、キャッシュされた入力には75％の割引が適用され、繰り返しのクエリに対して非常にコスト効率が良くなっています。
| DeepSeek-R1 | GPT-4.1 | |
|---|---|---|
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 | OpenAI API |
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 | $2.00 100万トークンあたり |
出力料金
| $2.19 100万トークンあたり | $8.00 100万トークンあたり |
MMLU
| 90.8% Pass@1 ソース | 90.2% pass@1 ソース |
MMLU-Pro
| 84% EM ソース | - |
MMMU
| - | 74.8% ソース |
HellaSwag
| - | - |
HumanEval
| - | - |
MATH
| - | - |
GPQA
| 71.5% Pass@1 ソース | 66.3% Diamond ソース |
IFEval
| 83.3% Prompt Strict ソース | - |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | 48.1% ソース |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | 87.3% pass@1 ソース |
MathVista
| - | - |
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