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。
Mistral Large 2は、Mistralによって開発され、128Kトークンのコンテキストウィンドウを提供し、100万入力トークンあたり3.00ドル、100万出力トークンあたり9.00ドルで価格設定されています。2024年7月24日にリリースされ、5-shot評価でMMLUベンチマークで84.0を記録し、多様なタスクで強力なパフォーマンスを発揮します。
| DeepSeek-R1 | Mistral Large 2 | |
|---|---|---|
プロバイダー | ||
ウェブサイト | ||
リリース日 | Jan 21, 2025 3 ヶ月 ago | Jun 24, 2024 9 ヶ月 ago |
モダリティ | テキスト | テキスト |
APIプロバイダー | DeepSeek, HuggingFace | Azure AI, AWS Bedrock, Google AI Studio, Vertex AI, Snowflake Cortex |
知識のカットオフ日 | 不明 | 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 | $3.00 100万トークンあたり |
出力料金 | $2.19 100万トークンあたり | $9.00 100万トークンあたり |
MMLU | 90.8% Pass@1 ソース | 84% 5-shot ソース |
MMLU Pro | 84% EM ソース | 50.69% ソース |
MMMU | - | 利用不可 |
HellaSwag | - | 利用不可 |
HumanEval | - | 利用不可 |
MATH | - | 1.13% ソース |
GPQA | 71.5% Pass@1 ソース | 24.94% |
IFEval | 83.3% Prompt Strict ソース | 84.01% |
モバイルアプリケーション | - |
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