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.
Mistral에서 개발한 Mistral Large 2는 128K 토큰 컨텍스트 윈도우를 제공하며, 입력 토큰 백만 개당 $3.00, 출력 토큰 백만 개당 $9.00의 가격으로 제공됩니다. 2024년 7월 24일 출시되었으며, 5-shot 평가에서 MMLU 벤치마크 점수 84.0을 기록하며 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 보였습니다.
| DeepSeek-R1 | Mistral Large 2 | |
|---|---|---|
웹사이트
| ||
제공자
| ||
채팅
| ||
출시일
| ||
모달리티
| 텍스트 | 텍스트 |
API 제공자
| DeepSeek, HuggingFace | Azure AI, AWS Bedrock, Google AI Studio, Vertex AI, Snowflake Cortex |
지식 업데이트 종료일
| 알 수 없음 | 알 수 없음 |
오픈 소스
| 예 | 예 |
입력 가격
| $0.55 100만 토큰당 | $3.00 100만 토큰당 |
출력 가격
| $2.19 100만 토큰당 | $9.00 100만 토큰당 |
MMLU
| 90.8% Pass@1 출처 | 84% 5-shot 출처 |
MMLU-Pro
| 84% EM 출처 | 50.69% 출처 |
MMMU
| - | 정보 없음 |
HellaSwag
| - | 정보 없음 |
HumanEval
| - | 정보 없음 |
MATH
| - | 1.13% 출처 |
GPQA
| 71.5% Pass@1 출처 | 24.94% |
IFEval
| 83.3% Prompt Strict 출처 | 84.01% |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
모바일 앱 | - |