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。
自 Qwen2-VL 发布以来的五个月里，开发者基于该模型构建了新模型，并提供了宝贵的反馈。现在，Qwen2.5-VL 引入了更强的功能，包括对图像、文本和图表的精准分析，以及通过结构化 JSON 输出进行对象定位。它能够理解长视频，识别关键事件，并作为智能代理与计算机和手机上的工具交互。该模型的架构采用了动态视频处理和优化的 ViT 编码器，以提升处理速度和准确性。
| DeepSeek-R1 | Qwen2.5-VL-32B | |
|---|---|---|
网站
| ||
提供商
| ||
聊天
| ||
发布日期
| ||
模态
| 文本 | 文本 图像 视频 |
API提供商
| DeepSeek, HuggingFace | - |
知识截止日期
| 未知 | 未知 |
开源
| 是 | 是 (来源) |
输入定价
| $0.55 每百万token | $0 |
输出定价
| $2.19 每百万token | $0 |
MMLU
| 90.8% Pass@1 来源 | 78.4% 来源 |
MMLU-Pro
| 84% EM 来源 | 49.5% |
MMMU
| - | 70% |
HellaSwag
| - | 不可用 |
HumanEval
| - | 不可用 |
MATH
| - | 82.2% |
GPQA
| 71.5% Pass@1 来源 | 46.0% Diamond |
IFEval
| 83.3% Prompt Strict 来源 | 不可用 |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
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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