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.
Llama 3.1 Nemotron 70B firmy NVIDIA to potężny model językowy zoptymalizowany do dostarczania dokładnych i informacyjnych odpowiedzi. Zbudowany na architekturze Llama 3.1 70B i ulepszony dzięki uczeniu przez wzmacnianie z ludzkimi opiniami (RLHF),osiąga najlepsze wyniki w benchmarkach automatycznego dostosowania. Zaprojektowany dla aplikacji wymagających wysokiej precyzji w generowaniu odpowiedzi i użyteczności, ten model jest idealny dla szerokiego zakresu zapytań użytkowników w wielu dziedzinach.
DeepSeek-R1 | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | |
---|---|---|
Strona internetowa
| ||
Dostawca
| ||
Czat
| ||
Data wydania
| ||
Modalności
| tekst | tekst |
Dostawcy API
| DeepSeek, HuggingFace | OpenRouter |
Data ostatniej aktualizacji wiedzy
| Nieznane | - |
Open Source
| Tak | Tak |
Cena za wejście
| $0.55 za milion tokenów | $0.35 za milion tokenów |
Cena za wyjście
| $2.19 za milion tokenów | $0.40 za milion tokenów |
MMLU
| 90.8% Pass@1 Źródło | 85% 5-shot Źródło |
MMLU-Pro
| 84% EM Źródło | Niedostępne |
MMMU
| - | Niedostępne |
HellaSwag
| - | Niedostępne |
HumanEval
| - | 75% Źródło |
MATH
| - | 71% Źródło |
GPQA
| 71.5% Pass@1 Źródło | Niedostępne |
IFEval
| 83.3% Prompt Strict Źródło | Niedostępne |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Aplikacja mobilna | - |
Compare AI. Test. Benchmarks. Chatboty mobilne, Sketch
Copyright © 2025 All Right Reserved.