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。
NVIDIAのLlama 3.1 Nemotron 70Bは、正確で有益な応答を提供するために最適化された強力な言語モデルです。Llama 3.1 70Bアーキテクチャを基盤とし、人間のフィードバックからの強化学習（RLHF）によって強化され、自動アラインメントベンチマークで最高のパフォーマンスを達成しています。応答生成と有用性において高い精度を要求するアプリケーション向けに設計されており、複数のドメインにわたる幅広いユーザークエリに適しています。
| DeepSeek-R1 | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | |
|---|---|---|
プロバイダー | ||
ウェブサイト | ||
リリース日 | Jan 21, 2025 3 ヶ月 ago | Oct 15, 2023 1 年 ago |
モダリティ | テキスト | テキスト |
APIプロバイダー | DeepSeek, HuggingFace | OpenRouter |
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 | $0.35 100万トークンあたり |
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 | 85% 5-shot 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 | - | 75% ソース |
MATH | - | 71% ソース |
GPQA | 71.5% Pass@1 ソース | 利用不可 |
IFEval | 83.3% Prompt Strict ソース | 利用不可 |
モバイルアプリケーション | - |
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