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。
Amazon Nova Proは、テキスト、画像、動画の入力を高度な処理能力で扱う最先端のマルチモーダルモデルです。300Kトークンのコンテキストウィンドウを備え、ドキュメント分析、視覚的質問応答、複雑なエージェント駆動のワークフローに優れています。Amazon Nova基盤モデルの一部として、ファインチューニングと蒸留をサポートし、さまざまなアプリケーション向けの高度なカスタマイズを可能にします。
| DeepSeek-R1 | Nova Pro | |
|---|---|---|
プロバイダー | ||
ウェブサイト | ||
リリース日 | Jan 21, 2025 3 ヶ月 ago | Dec 02, 2024 4 ヶ月 ago |
モダリティ | テキスト | テキスト 画像 動画 |
APIプロバイダー | DeepSeek, HuggingFace | Amazon Bedrock |
知識のカットオフ日 | 不明 | 意図的に非公開 |
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 | $0.80 100万トークンあたり |
出力料金 | $2.19 100万トークンあたり | $3.20 100万トークンあたり |
MMLU | 90.8% Pass@1 ソース | 85.9% CoT 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 | - | 89% pass@1 ソース |
MATH | - | 76.6% CoT ソース |
GPQA | 71.5% Pass@1 ソース | 46.9% Main ソース |
IFEval | 83.3% Prompt Strict ソース | 92.1% ソース |
モバイルアプリケーション | - |
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