Deepseek R1 Distill Qwen 32B
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Deepseek R1 Distill Qwen 32B

DeepSeek - R1は、DeepSeek - V3(総パラメータ数が6710億、Tokenごとの活性化パラメータが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)を組み合わせることで、連鎖思考と推論能力を向上させ、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
128,000
最大出力トークン
-
知識カットオフ

価格設定

¥0.86 /M tokens
入力
¥1.3 /M tokens
出力
¥2.16 /M tokens
混合価格

クイック簡易比較

入力

出力

DeepSeek V3 0324 (Mar '25)
DeepSeek R1
¥0.55
DeepSeek R1 (Jan '25)
¥0.56

基本パラメータ

DeepSeek R1 Distill Qwen 32B技術パラメータ
パラメータ数
32,800.0M
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
37
リリース日
2025-01-20
応答速度
40.50,095 tokens/s

ベンチマークスコア

以下はDeepSeek R1 Distill Qwen 32B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
51.9
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
32.28
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
81.37
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
73.9
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
61.5
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
5.5
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
27
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
37.6
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
94.8
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
94.1
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
68.7
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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