DeepSeek-R1

DeepSeek-R1 — это модель типа Mixture-of-Experts (MoE) с 671 млрд параметров, из которых 37 млрд активируются на каждый токен. Обучена с использованием масштабного обучения с подкреплением (RL) с упором на развитие навыков рассуждения. Включает два этапа RL для выявления улучшенных схем рассуждения и согласования с предпочтениями человека, а также два этапа SFT для развития навыков, связанных и не связанных с рассуждением. По математическим, программным и логическим задачам модель демонстрирует производительность, сопоставимую с OpenAI-o1.

Llama 4 Scout

LLaMA 4 Scout — это модель с 17 миллиардами параметров, использующая архитектуру Mixture-of-Experts с 16 активными экспертами, что делает её лидером среди мультимодальных моделей в своей категории. Она стабильно превосходит конкурентов, таких как Gemma 3, Gemini 2.0 Flash-Lite и Mistral 3.1, по широкому кругу тестов. Несмотря на свою мощность, LLaMA 4 Scout отличается высокой эффективностью — может работать на одной видеокарте NVIDIA H100 с квантованием Int4. Также она поддерживает контекстное окно на 10 миллионов токенов — лучший показатель в отрасли, и является нативно мультимодальной, обрабатывая текст, изображения и видео для сложных реальных приложений.

DeepSeek-R1Llama 4 Scout
Провайдер
Веб-сайт
Дата выпуска
Jan 21, 2025
4 месяца назад
Apr 05, 2025
1 месяц назад
Модальности
текст ?
текст ?
изображения ?
видео ?
Поставщики API
DeepSeek, HuggingFace
Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra
Дата актуальности знаний
Неизвестно
2025-04
Открытый исходный код
Да
Стоимость ввода
$0.55 за миллион токенов
Недоступно
Стоимость вывода
$2.19 за миллион токенов
Недоступно
MMLU
90.8%
Pass@1
Источник
Недоступно
MMLU Pro
84%
EM
Источник
74.3%
Reasoning & Knowledge
Источник
MMMU
-
69.4%
Image Reasoning
Источник
HellaSwag
-
Недоступно
HumanEval
-
Недоступно
MATH
-
Недоступно
GPQA
71.5%
Pass@1
Источник
57.2%
Diamond
Источник
IFEval
83.3%
Prompt Strict
Источник
Недоступно
Array
-
-
AIME 2024
-
-
AIME 2025
-
-
Array
-
-
Array
-
-
Array
-
-
Array
-
-
Мобильное приложение
-

Сравнение LLM

Добавить комментарий


10%
Наш сайт использует cookies

Этот сайт использует файлы cookie. Продолжая пользоваться сайтом, вы соглашаетесь с их использованием.