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 | |
---|---|---|
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 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 |
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 | - |
Compare AI. Test. Benchmarks. モバイルアプリチャットボット, Sketch
Copyright © 2025 All Right Reserved.