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。
OpenAI o3-miniは、STEMアプリケーション向けに設計された高速でコスト効率の高い推論モデルで、科学、数学、コーディングにおいて強力な性能を発揮します。2025年1月にリリースされ、関数呼び出し、構造化出力、開発者メッセージなどの重要な開発者機能を備えています。このモデルは、低、中、高の3つの推論努力レベルを提供し、ユーザーは深い分析と高速な応答時間の間で最適化できます。o3モデルとは異なり、視覚機能はありません。API使用層3-5の選択された開発者向けに最初に提供され、Chat Completions API、Assistants API、およびBatch APIを介してアクセスできます。
| DeepSeek-R1 | o3-mini | |
|---|---|---|
ウェブサイト
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プロバイダー
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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 | OpenAI API |
知識のカットオフ日
| 不明 | 不明 |
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 | $1.10 100万トークンあたり |
出力料金
| $2.19 100万トークンあたり | $4.40 100万トークンあたり |
MMLU
| 90.8% Pass@1 ソース | 86.9% pass@1, high effort 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
| - | 利用不可 |
MATH
| - | 97.9% pass@1, high effort ソース |
GPQA
| 71.5% Pass@1 ソース | 79.7% 0-shot, high effort ソース |
IFEval
| 83.3% Prompt Strict ソース | 利用不可 |
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% | - |
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コメント (1)
Jacquie
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