DeepSeek-R1 is een Mixture-of-Experts (MoE)-model met 671B parameters en 37B geactiveerde parameters per token, getraind via grootschalige reinforcement learning met een focus op redeneervaardigheden. Het omvat twee RL-fasen voor het ontdekken van verbeterde redeneerpatronen en afstemming op menselijke voorkeuren, evenals twee SFT-fasen voor het ontwikkelen van redeneer- en niet-redeneervaardigheden. Het model bereikt prestaties die vergelijkbaar zijn met OpenAI-o1 op het gebied van wiskunde, code en redeneertaken.
In de afgelopen vijf maanden sinds de release van Qwen2-VL hebben ontwikkelaars nieuwe modellen op basis hiervan gebouwd en waardevolle feedback geleverd. Nu introduceert Qwen2.5-VL verbeterde mogelijkheden, waaronder nauwkeurige analyse van afbeeldingen, tekst en grafieken, evenals objectlokalisatie met gestructureerde JSON-uitvoer. Het model begrijpt lange video's, identificeert belangrijke gebeurtenissen en functioneert als een agent die tools op computers en telefoons bedient. De architectuur van het model bevat dynamische videoprocessing en een geoptimaliseerde ViT-encoder voor verbeterde snelheid en nauwkeurigheid.
| DeepSeek-R1 | Qwen2.5-VL-32B | |
|---|---|---|
Website
| ||
Aanbieder
| ||
Chat
| ||
Releasedatum
| ||
Modaliteiten
| tekst | tekst afbeeldingen video |
API-Aanbieders
| DeepSeek, HuggingFace | - |
Kennisafsluitdatum
| Onbekend | Onbekend |
Open Source
| Ja | Ja (Bron) |
Prijzen Invoer
| $0.55 per miljoen tokens | $0 |
Prijzen Uitvoer
| $2.19 per miljoen tokens | $0 |
MMLU
| 90.8% Pass@1 Bron | 78.4% Bron |
MMLU-Pro
| 84% EM Bron | 49.5% |
MMMU
| - | 70% |
HellaSwag
| - | Niet beschikbaar |
HumanEval
| - | Niet beschikbaar |
MATH
| - | 82.2% |
GPQA
| 71.5% Pass@1 Bron | 46.0% Diamond |
IFEval
| 83.3% Prompt Strict Bron | Niet beschikbaar |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Mobiele applicatie | - | |
MathArena | ||
| Gemiddelde score | 82% | - |
AIME 2025 Test gebaseerd op opgaven uit de wiskundewedstrijd (American Invitational Mathematics Examination),bedoeld om de wiskundige vaardigheden van modellen te testen. | 89% | - |
HMMT February 2025 Test gebaseerd op opgaven van het Harvard-MIT Mathematics Tournament, februari 2025, bedoeld om de wiskundige vaardigheden van modellen te testen. | 77% | - |
BRUMO 2025 | 92% | - |
SMT 2025 Test gebaseerd op opgaven van het Stanford Math Tournament, 2025, bedoeld om de wiskundige vaardigheden van modellen te testen. | 83% | - |
CMIMC 2025 Test gebaseerd op opgaven van de Canadian Mathematical Olympiad, 2025, bedoeld om de wiskundige vaardigheden van modellen te testen. | 69% | - |
Compare AI. Test. Benchmarks. Mobiele Chatbot-apps, Sketch
Copyright © 2026 All Right Reserved.
Reacties (1)
Jacquie
27 Januari 2026Digiturk paketler icinden size en uygun uyeligi kolayca secebilirsiniz. https://digiturkpaketler.com/kampanyalar