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 | |
|---|---|---|
ウェブサイト
| ||
プロバイダー
| ||
チャット
| ||
リリース日
| ||
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% |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
モバイルアプリケーション | - | |
MathArena | ||
| 平均スコア | 82% | - |
AIME 2025 アメリカ招待数学試験（American Invitational Mathematics Examination）の問題に基づいたテストで、モデルの数学的能力を評価することを目的としています。 | 89% | - |
HMMT February 2025 2025年2月のハーバードMIT数学トーナメントの問題に基づいたテストで、モデルの数学的能力を評価することを目的としています。 | 77% | - |
BRUMO 2025 | 92% | - |
SMT 2025 2025年のスタンフォード数学トーナメントの問題に基づいたテストで、モデルの数学的能力を評価することを目的としています。 | 83% | - |
CMIMC 2025 2025年のカナダ数学オリンピックの問題に基づいたテストで、モデルの数学的能力を評価することを目的としています。 | 69% | - |
Compare AI. Test. Benchmarks. モバイルアプリチャットボット, Sketch
Copyright © 2026 All Right Reserved.
コメント (1)
Jacquie
27 1月 2026Digiturk paketler icinden size en uygun uyeligi kolayca secebilirsiniz. https://digiturkpaketler.com/kampanyalar