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。
OpenAI o4-mini是o系列中最新的轻量级模型，专为高效处理文本和视觉任务而设计。优化了速度和性能，擅长代码生成和基于图像的理解，同时保持延迟和推理深度之间的平衡。该模型支持20万令牌的上下文窗口，最多可输出10万令牌，适合长时间、高容量的交互。它能处理文本和图像输入，生成具有高级推理能力的文本输出。凭借其紧凑的架构和多功能性能，o4-mini是各种需要快速、经济高效智能的现实应用的理想选择。
| DeepSeek-R1 | o4-mini | |
|---|---|---|
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 图像 |
API提供商
| DeepSeek, HuggingFace | OpenAI API |
知识截止日期
| 未知 | - |
开源
| 是 | 否 |
输入定价
| $0.55 每百万token | $1.10 每百万token |
输出定价
| $2.19 每百万token | $4.40 每百万token |
MMLU
| 90.8% Pass@1 来源 | fort |
MMLU-Pro
| 84% EM 来源 | - |
MMMU
| - | 81.6% 来源 |
HellaSwag
| - | - |
HumanEval
| - | 14.28% 来源 |
MATH
| - | - |
GPQA
| 71.5% Pass@1 来源 | 81.4% 来源 |
IFEval
| 83.3% Prompt Strict 来源 | - |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | 93.4% 来源 |
AIME 2025 | - | 92.7% 来源 |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
移动应用 |