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.
| DeepSeek-R1 | Qwen 3 | |
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웹사이트
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제공자
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채팅
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출시일
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모달리티
| 텍스트 | - |
API 제공자
| DeepSeek, HuggingFace | - |
지식 업데이트 종료일
| 알 수 없음 | - |
오픈 소스
| 예 | 예 (출처) |
입력 가격
| $0.55 100만 토큰당 | - |
출력 가격
| $2.19 100만 토큰당 | - |
MMLU
| 90.8% Pass@1 출처 | - |
MMLU-Pro
| 84% EM 출처 | - |
MMMU
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HellaSwag
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HumanEval
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MATH
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GPQA
| 71.5% Pass@1 출처 | - |
IFEval
| 83.3% Prompt Strict 출처 | - |
SimpleQA
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AIME 2024 | - | 출처 |
AIME 2025 | - | 출처 |
Aider Polyglot
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LiveCodeBench v5
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Global MMLU (Lite)
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MathVista
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모바일 앱 | - |