Deepseek V3

Deepseek V3
DeepSeek-V3は中国の会社であるDeepSeekによって開発された大規模言語モデルで、MoEアーキテクチャを採用し、活性化パラメータは370億、総パラメータは6710億で、数学、プログラミング、中国語タスクに特化しており、性能はGPT - 4oなどのトップモデルに匹敵します。
インテリジェンス(比較的強い)
速度(比較的遅い)
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
8,000
最大出力トークン
-
知識カットオフ
価格設定
¥1.94 /M tokens
入力
¥7.92 /M tokens
出力
¥4.93 /M tokens
混合価格
クイック簡易比較
DeepSeek-V3
¥0.27
基本パラメータ
GPT-4.1技術パラメータ
パラメータ数
未発表
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 Source
マルチモーダルサポート
テキストのみ
スループット
14.80k
リリース日
2024-12-26
応答速度
87.5 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
8000
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
8260
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
81.2
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
68.4
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
49.2
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
82.6
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
90.2
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
59.4
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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