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。
Gemini 2.5 Pro は、Google が開発した最先端の AI モデルであり、深い推論と的確な応答生成のために設計されています。主要なベンチマークで優れた成績を収め、論理的思考やコーディングの精度において卓越したパフォーマンスを発揮します。動的な Web アプリケーション、自律型コードシステム、コード適応の構築に最適化されており、高度な性能を提供します。さらに、マルチモーダル機能と拡張コンテキストウィンドウを備えており、大規模なデータセットを効率的に処理し、多様な情報ソースを統合して複雑な課題に対応します。
| DeepSeek-R1 | Gemini 2.5 Pro | |
|---|---|---|
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 | テキスト 画像 音声 動画 |
APIプロバイダー
| DeepSeek, HuggingFace | Google AI Studio, Vertex AI, Gemini app |
知識のカットオフ日
| 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 | 利用不可 |
出力料金
| $2.19 100万トークンあたり | 利用不可 |
MMLU
| 90.8% Pass@1 ソース | 利用不可 |
MMLU-Pro
| 84% EM ソース | 利用不可 |
MMMU
| - | 81.7% ソース |
HellaSwag
| - | 利用不可 |
HumanEval
| - | 利用不可 |
MATH
| - | 利用不可 |
GPQA
| 71.5% Pass@1 ソース | 84.0% Diamond Science ソース |
IFEval
| 83.3% Prompt Strict ソース | 利用不可 |
SimpleQA
| - | 52.9% |
AIME 2024 | - | 92.0% |
AIME 2025 | - | 86.7% |
Aider Polyglot
| - | 74.0% / 68.6% |
LiveCodeBench v5
| - | 70.4% |
Global MMLU (Lite)
| - | 89.8% |
MathVista
| - | - |
モバイルアプリケーション | ||
VideoGameBench | ||
総合スコア | - | 0.48% |
Doom II | - | 0% |
Dream DX | - | 4.8% |
Awakening DX | - | 0% |
Civilization I | - | 0% |
Pokemon Crystal | - | 0% |
The Need for Speed | - | 0% |
The Incredible Machine | - | 0% |
Secret Game 1 | - | 0% |
Secret Game 2 | - | 0% |
Secret Game 3 | - | 0% |
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