DeepSeek-R1是拥有6710亿参数的混合专家(MoE)模型，每个token激活370亿参数，通过大规模强化学习训练，专注推理能力。包含两个RL阶段用于改进推理模式并与人类偏好对齐，以及两个SFT阶段培养推理与非推理能力。在数学、编程和推理任务上达到与OpenAI-o1相当的性能。
| DeepSeek-R1 | GPT-OSS | |
|---|---|---|
网站
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提供商
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聊天
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发布日期
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模态
| 文本 | 文本 |
API提供商
| DeepSeek, HuggingFace | Self-hosted, Hugging Face, AWS, Azure, Databricks |
知识截止日期
| 未知 | - |
开源
| 是 | 是 |
输入定价
| $0.55 每百万token | $0.15 每百万token |
输出定价
| $2.19 每百万token | $0.60 每百万token |
MMLU
| 90.8% Pass@1 来源 | 82.7% 来源 |
MMLU-Pro
| 84% EM 来源 | - |
MMMU
| - | - |
HellaSwag
| - | - |
HumanEval
| - | - |
MATH
| - | - |
GPQA
| 71.5% Pass@1 来源 | 80.1% Diamond 来源 |
IFEval
| 83.3% Prompt Strict 来源 | - |
SimpleQA
| - | 66.2% 来源 |
AIME 2024 | - | 69% 来源 |
AIME 2025 | - | 98.7% |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | 42.7% v5 来源 |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
移动应用 | - | |
MathArena | ||
| 平均分数 | 82% | - |
AIME 2025 基于美国邀请数学考试（American Invitational Mathematics Examination）题目的测试，旨在检验模型的数学能力。 | 89% | - |
HMMT February 2025 基于2025年2月哈佛-MIT数学竞赛题目的测试，旨在检验模型的数学能力。 | 77% | - |
BRUMO 2025 | 92% | - |
SMT 2025 基于2025年斯坦福数学竞赛题目的测试，旨在检验模型的数学能力。 | 83% | - |
CMIMC 2025 基于2025年加拿大数学奥林匹克竞赛题目的测试，旨在检验模型的数学能力。 | 69% | - |
评论 (1)
Jacquie
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