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。
| GPT‑5.1 | DeepSeek-R1 | |
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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 画像 | テキスト |
APIプロバイダー
| OpenAI API (Responses & Chat Completions),ChatGPT (Instant & Thinking),Codex (CLI & IDE) | DeepSeek, HuggingFace |
知識のカットオフ日
| 06.2025 | 不明 |
オープンソース
| いいえ | はい |
入力料金
| $1.25 100万トークンあたり | $0.55 100万トークンあたり |
出力料金
| $10.00 100万トークンあたり | $2.19 100万トークンあたり |
MMLU
| - | 90.8% Pass@1 ソース |
MMLU-Pro
| 78.4% ソース | 84% EM ソース |
MMMU
| 85.4% ソース | - |
HellaSwag
| - | - |
HumanEval
| - | - |
MATH
| - | - |
GPQA
| 88.1% Diamond ソース | 71.5% Pass@1 ソース |
IFEval
| - | 83.3% Prompt Strict ソース |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | 94% 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 | ||
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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