DeepSeek-R1 to model typu Mixture-of-Experts (MoE) o 671B parametrach, z 37B aktywowanymi parametrami na token, szkolony za pomocą szeroko zakrojonego uczenia ze wzmocnieniem z naciskiem na zdolności rozumowania. Model ten obejmuje dwa etapy RL w celu odkrywania ulepszonych wzorców rozumowania i dostosowania do preferencji ludzkich, a także dwa etapy SFT do rozwijania zdolności rozumowania i innych umiejętności. Model osiąga wydajność porównywalną z OpenAI-o1 w zadaniach matematycznych, programistycznych i związanych z rozumowaniem.
GPT-4.1, wprowadzony przez OpenAI 14 kwietnia 2025 roku, oferuje okno kontekstu o rozmiarze 1 miliona tokenów i obsługuje do 32 768 tokenów na żądanie. Wyróżnia się doskonałą wydajnością w zadaniach programistycznych, osiągając 54,6% w benchmarku SWE-Bench Verified i wykazując 10,5% poprawę względem GPT-4o w MultiChallenge pod względem wykonywania instrukcji. Dane modelu są aktualne do czerwca 2024. Cena wynosi 2,00 $ za milion tokenów wejściowych i 8,00 $ za milion tokenów wyjściowych, z 75% zniżką dla buforowanych danych wejściowych, co czyni go wysoce opłacalnym dla powtarzających się zapytań.
| DeepSeek-R1 | GPT-4.1 | |
|---|---|---|
Dostawca | ||
Strona internetowa | ||
Data wydania | Jan 21, 2025 3 miesiące ago | Apr 14, 2025 2 tygodnie ago |
Modalności | tekst | tekst obrazy |
Dostawcy API | DeepSeek, HuggingFace | OpenAI API |
Data ostatniej aktualizacji wiedzy | Nieznane | - |
Open Source | Tak | Nie |
Cena za wejście | $0.55 za milion tokenów | $2.00 za milion tokenów |
Cena za wyjście | $2.19 za milion tokenów | $8.00 za milion tokenów |
MMLU | 90.8% Pass@1 Źródło | 90.2% pass@1 Źródło |
MMLU Pro | 84% EM Źródło | - |
MMMU | - | 74.8% Źródło |
HellaSwag | - | - |
HumanEval | - | - |
MATH | - | - |
GPQA | 71.5% Pass@1 Źródło | 66.3% Diamond Źródło |
IFEval | 83.3% Prompt Strict Źródło | - |
Aplikacja mobilna |
Compare AI. Test. Benchmarks. Chatboty mobilne, Sketch
Copyright © 2025 All Right Reserved.