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.
NVIDIA’nın Llama 3.1 Nemotron 70B modeli, doğru ve bilgilendirici yanıtlar sunmak üzere optimize edilmiş güçlü bir dil modelidir. Llama 3.1 70B mimarisi üzerine inşa edilmiş olup, İnsan Geribildirimli Pekiştirmeli Öğrenme (RLHF) ile geliştirilmiştir ve otomatik hizalama kıyaslamalarında en üst performansa ulaşır. Yanıt üretiminde yüksek hassasiyet ve fayda gerektiren uygulamalar için tasarlanmış bu model, çok çeşitli alanlarda kullanıcı sorgularına yanıt verebilir.
| DeepSeek-R1 | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | |
|---|---|---|
Web Sitesi
| ||
Sağlayıcı
| ||
Sohbet
| ||
Yayın Tarihi
| ||
Modallikler
| metin | metin |
API Sağlayıcıları
| DeepSeek, HuggingFace | OpenRouter |
Bilgi Kesim Tarihi
| Bilinmiyor | - |
Açık Kaynak
| Evet | Evet |
Fiyatlandırma Girdisi
| $0.55 milyon belirteç başına | $0.35 milyon belirteç başına |
Fiyatlandırma Çıktısı
| $2.19 milyon belirteç başına | $0.40 milyon belirteç başına |
MMLU
| 90.8% Pass@1 Kaynak | 85% 5-shot Kaynak |
MMLU-Pro
| 84% EM Kaynak | Mevcut değil |
MMMU
| - | Mevcut değil |
HellaSwag
| - | Mevcut değil |
HumanEval
| - | 75% Kaynak |
MATH
| - | 71% Kaynak |
GPQA
| 71.5% Pass@1 Kaynak | Mevcut değil |
IFEval
| 83.3% Prompt Strict Kaynak | Mevcut değil |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
Mobil Uygulama | - | |
MathArena | ||
| Ortalama puan | 82% | - |
AIME 2025 American Invitational Mathematics Examination sorularına dayalı test, modellerin matematik becerilerini değerlendirmek amacıyla hazırlanmıştır. | 89% | - |
HMMT February 2025 Şubat 2025 Harvard-MIT Mathematics Tournament sorularına dayalı test, modellerin matematik becerilerini değerlendirmek amacıyla hazırlanmıştır. | 77% | - |
BRUMO 2025 | 92% | - |
SMT 2025 2025 Stanford Math Tournament sorularına dayalı test, modellerin matematik becerilerini değerlendirmek amacıyla hazırlanmıştır. | 83% | - |
CMIMC 2025 2025 Canadian Mathematical Olympiad sorularına dayalı test, modellerin matematik becerilerini değerlendirmek amacıyla hazırlanmıştır. | 69% | - |
Compare AI. Test. Benchmarks. Mobil Uygulamalar Sohbet Botları, Sketch
Copyright © 2026 All Right Reserved.
Yorumlar (1)
Jacquie
27 Ocak 2026Digiturk paketler icinden size en uygun uyeligi kolayca secebilirsiniz. https://digiturkpaketler.com/kampanyalar