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。
| DeepSeek-R1 | Qwen 3 | |
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ウェブサイト
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プロバイダー
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チャット
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リリース日
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モダリティ
| テキスト | - |
APIプロバイダー
| DeepSeek, HuggingFace | - |
知識のカットオフ日
| 不明 | - |
オープンソース
| はい | はい (ソース) |
入力料金
| $0.55 100万トークンあたり | - |
出力料金
| $2.19 100万トークンあたり | - |
MMLU
| 90.8% Pass@1 ソース | - |
MMLU-Pro
| 84% EM ソース | - |
MMMU
| - | - |
HellaSwag
| - | - |
HumanEval
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MATH
| - | - |
GPQA
| 71.5% Pass@1 ソース | - |
IFEval
| 83.3% Prompt Strict ソース | - |
SimpleQA
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AIME 2024 | - | ソース |
AIME 2025 | - | ソース |
Aider Polyglot
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LiveCodeBench v5
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Global MMLU (Lite)
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MathVista
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モバイルアプリケーション | - |
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