DeepSeek-R1은 토큰당 370억 개의 활성 파라미터를 사용하는 6710억 파라미터의 Mixture-of-Experts(MoE) 모델로, 추론 능력에 초점을 맞춘 대규모 강화 학습을 통해 학습되었습니다. 향상된 추론 패턴 발견과 인간 선호도 정렬을 위한 두 단계의 RL, 추론/비추론 능력 생성을 위한 두 단계의 SFT가 포함되어 있으며, 수학, 코딩, 추론 작업에서 OpenAI-o1과 유사한 성능을 보입니다.
GPT-4.1은 2025년 4월 14일 OpenAI가 출시한 모델로, 최대 100만 개의 토큰 컨텍스트 윈도우와 요청당 최대 32,768개의 출력 토큰을 지원합니다. 이 모델은 SWE-Bench Verified 벤치마크에서 54.6%를 기록하며 뛰어난 코딩 성능을 입증했으며, 지시문 수행 정확도 측정 기준인 MultiChallenge에서 GPT-4o 대비 10.5% 향상된 결과를 보였습니다. 지식 컷오프는 2024년 6월입니다. 가격은 입력 토큰 100만 개당 $2.00, 출력 토큰 100만 개당 $8.00이며, 캐시된 입력에 대해 75%의 할인 요금이 적용되어 반복 쿼리에 매우 경제적입니다.
| DeepSeek-R1 | GPT-4.1 | |
|---|---|---|
웹사이트
| ||
제공자
| ||
채팅
| ||
출시일
| ||
모달리티
| 텍스트 | 텍스트 이미지 |
API 제공자
| DeepSeek, HuggingFace | OpenAI API |
지식 업데이트 종료일
| 알 수 없음 | - |
오픈 소스
| 예 | 아니오 |
입력 가격
| $0.55 100만 토큰당 | $2.00 100만 토큰당 |
출력 가격
| $2.19 100만 토큰당 | $8.00 100만 토큰당 |
MMLU
| 90.8% Pass@1 출처 | 90.2% pass@1 출처 |
MMLU-Pro
| 84% EM 출처 | - |
MMMU
| - | 74.8% 출처 |
HellaSwag
| - | - |
HumanEval
| - | - |
MATH
| - | - |
GPQA
| 71.5% Pass@1 출처 | 66.3% Diamond 출처 |
IFEval
| 83.3% Prompt Strict 출처 | - |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | 48.1% 출처 |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | 87.3% pass@1 출처 |
MathVista
| - | - |
모바일 앱 |