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 | GPT-4.1 Nano | |
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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 | 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 | $0.10 100万トークンあたり |
出力料金
| $2.19 100万トークンあたり | $0.40 100万トークンあたり |
MMLU
| 90.8% Pass@1 ソース | 80.1% ソース |
MMLU-Pro
| 84% EM ソース | - |
MMMU
| - | 55.4% ソース |
HellaSwag
| - | - |
HumanEval
| - | - |
MATH
| - | - |
GPQA
| 71.5% Pass@1 ソース | 50.3% Diamond ソース |
IFEval
| 83.3% Prompt Strict ソース | 74.5% ソース |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | 29.4% ソース |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | 66.9% ソース |
MathVista
| - | 56.2% Image Reasoning ソース |
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