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。
Amazon Nova Micro是专为成本和速度优化的纯文本模型。拥有128K token的上下文窗口，擅长文本摘要、翻译、交互式聊天和基础编程等任务。作为Amazon Nova基础模型系列的一部分，支持针对专有数据的微调(fine-tuning)和蒸馏(distillation)定制。
| DeepSeek-R1 | Nova Micro | |
|---|---|---|
网站
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提供商
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聊天
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发布日期
| ||
模态
| 文本 | 文本 |
API提供商
| DeepSeek, HuggingFace | Amazon Bedrock |
知识截止日期
| 未知 | 主动不予披露 |
开源
| 是 | 否 |
输入定价
| $0.55 每百万token | $0.04 每百万token |
输出定价
| $2.19 每百万token | $0.14 每百万token |
MMLU
| 90.8% Pass@1 来源 | 77.6% CoT 来源 |
MMLU-Pro
| 84% EM 来源 | - |
MMMU
| - | - |
HellaSwag
| - | - |
HumanEval
| - | 81.1% pass@1 来源 |
MATH
| - | 69.3% CoT 来源 |
GPQA
| 71.5% Pass@1 来源 | 40% Main 来源 |
IFEval
| 83.3% Prompt Strict 来源 | 87.2% 来源 |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
移动应用 | - |