Deepseek LLM 67B Chat (V1)

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、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(弱い)

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

4,096

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

- /M tokens

混合価格

クイック簡易比較

DeepSeek R1 Distill Llama 70B

￥0.1

DeepSeek R1 Distill Qwen 32B

￥0.12

DeepSeek V3 0324 (Mar' 25)

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

4,096 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

リリース日

2023-11-29

応答速度

0 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

大規模言語モデルインテリジェンスレベル

2000

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

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

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

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

71.5

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

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

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

65.9

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

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

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

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

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

おすすめAIモデル

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Llama 3.2 Instruct 11B (Vision)