DeepSeek-R1, token başına 37B etkin parametreye sahip 671B parametreli bir Uzman Karışımı (MoE) modelidir ve büyük ölçekli pekiştirmeli öğrenme ile özellikle akıl yürütme yeteneklerine odaklanılarak eğitilmiştir. Model, geliştirilmiş akıl yürütme kalıplarını keşfetmek ve insan tercihleriyle uyum sağlamak için iki RL aşaması ile birlikte akıl yürütme ve diğer yetenekleri başlatmak üzere iki SFT aşaması içerir. Matematik, kodlama ve akıl yürütme görevlerinde OpenAI-o1 ile karşılaştırılabilir performans sergiler.
GPT-4.1 Nano, OpenAI tarafından 14 Nisan 2025'te piyasaya sürülen en hızlı ve en uygun maliyetli modeldir. Düşük gecikmeli görevler için tasarlanmıştır; sınıflandırma, otomatik tamamlama ve hızlı çıkarım senaryolarında etkili bir şekilde çalışır. Kompakt mimarisine rağmen güçlü yeteneklere sahiptir. Boyutuna rağmen 1 milyon token bağlam penceresini destekler ve güçlü ölçüt sonuçları sunar; MMLU'da %80,1 ve GPQA'da %50,3 başarıya ulaşmıştır. Bilgi kesim tarihi Haziran 2024 olan GPT-4.1 Nano, milyon giriş token başına yalnızca 0,10$ ve milyon çıkış token başına 0,40$ fiyatlandırılarak olağanüstü değer sunmaktadır. Önbelleğe alınmış girdiler için %75 indirim uygulanarak yüksek hacimli, maliyet odaklı dağıtımlar için ideal hale getirilmiştir.
| DeepSeek-R1 | GPT-4.1 Nano | |
|---|---|---|
Web Sitesi
| ||
Sağlayıcı
| ||
Sohbet
| ||
Yayın Tarihi
| ||
Modallikler
| metin | metin görseller |
API Sağlayıcıları
| DeepSeek, HuggingFace | OpenAI API |
Bilgi Kesim Tarihi
| Bilinmiyor | - |
Açık Kaynak
| Evet | Hayır |
Fiyatlandırma Girdisi
| $0.55 milyon belirteç başına | $0.10 milyon belirteç başına |
Fiyatlandırma Çıktısı
| $2.19 milyon belirteç başına | $0.40 milyon belirteç başına |
MMLU
| 90.8% Pass@1 Kaynak | 80.1% Kaynak |
MMLU-Pro
| 84% EM Kaynak | - |
MMMU
| - | 55.4% Kaynak |
HellaSwag
| - | - |
HumanEval
| - | - |
MATH
| - | - |
GPQA
| 71.5% Pass@1 Kaynak | 50.3% Diamond Kaynak |
IFEval
| 83.3% Prompt Strict Kaynak | 74.5% Kaynak |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | 29.4% Kaynak |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | 66.9% Kaynak |
MathVista
| - | 56.2% Image Reasoning Kaynak |
Mobil Uygulama |
Compare AI. Test. Benchmarks. Mobil Uygulamalar Sohbet Botları, Sketch
Copyright © 2025 All Right Reserved.