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Deepseek R1

DeepSeek - R1は、DeepSeek - V3(総パラメータ数が6710億、各世代のパラメータ数が370億)をベースに構築された初代推論モデルです。大規模強化学習(RL)を組み合わせて、思考連鎖と推論能力を強化し、数学、コード、および多段階推論タスクで優れた性能を発揮します。
インテリジェンス(中程度)
速度(遅い)
入力サポートモダリティ
いいえ
推論モデルかどうか
128,000
コンテキストウィンドウ
131,072
最大出力トークン
-
知識カットオフ
価格設定
¥3.96 /M tokens
入力
¥15.77 /M tokens
出力
¥6.91 /M tokens
混合価格
クイック簡易比較
DeepSeek-V2.5
¥0.14
DeepSeek R1
¥0.55
DeepSeek R1 Distill Qwen 14B
基本パラメータ
GPT-4.1技術パラメータ
パラメータ数
671,000.0M
コンテキスト長
128.00k tokens
トレーニングデータカットオフ
オープンソースカテゴリ
Open Weights (Permissive License)
マルチモーダルサポート
テキストのみ
スループット
9
リリース日
2025-01-20
応答速度
24.38,148 tokens/s
ベンチマークスコア
以下はclaude-monetの様々な標準ベンチマークテストでのパフォーマンスです。これらのテストは、異なるタスクやドメインにおけるモデルの能力を評価します。
インテリジェンス指数
6022
大規模言語モデルインテリジェンスレベル
コーディング指数
4870
コーディングタスクにおけるAIモデルのパフォーマンス指標
数学指数
-
数学的問題の解決、数学的推論、または数学関連タスクの実行における能力指標
MMLU Pro
84.4
大規模マルチタスクマルチモーダル理解 - テキスト、画像、音声、ビデオの理解をテスト
GPQA
70.8
大学院物理学問題評価 - ダイヤモンド科学レベルの問題で高度な物理学知識をテスト
HLE
9.3
Hugging Face Open LLMリーダーボードにおけるモデルの包括的な平均スコア
LiveCodeBench
61.7
実世界のコード作成とプログラミングコンテスト問題解決における大規模言語モデルの能力を評価する特定の評価
SciCode
35.7
科学計算または特定の科学分野のコード生成におけるモデルの能力
HumanEval
97.7
特定のHumanEvalベンチマークテストセットでAIモデルが達成したスコア
Math 500スコア
96.6
最初の500の大規模でよく知られた数学ベンチマークテストのスコア
AIMEスコア
68.3
高難度の数学競技問題(特にAIMEレベル)を解決するAIモデルの能力を測定する指標
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