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Deepseek LLM 67B Chat (V1)

DeepSeek-R1 是基于 DeepSeek-V3(总计参数量为 6710 亿,每代参量为 370 亿)构建的第一代推理模型。它结合了大规模强化学习(RL),以增强其思维链和推理能力,在数学、代码以及多步推理任务中表现出色。
智力(弱)
速度(慢)
输入支持模态
是否推理模型
4,096
上下文窗口
131,072
最大输出令牌数
-
知识截止
定价
¥3.96 /M tokens
输入
¥15.77 /M tokens
输出
- /M tokens
混合价格
快速简易对比
DeepSeek R1 Distill Llama 70B
¥0.1
DeepSeek-V2.5 (Dec '24)
¥0.14
DeepSeek-Coder-V2
基础参数
GPT-4.1的技术参数
参数数量
671,000.0M
上下文长度
4,096 tokens
训练数据截止
开源分类
Open Weights (Permissive License)
多模态支持
文本
吞吐量
9
发布日期
2023-11-29
响应速度
0 tokens/s
基准测试得分
以下是claude-monet在各种标准基准测试中的表现。这些测试评估了模型在不同任务和领域的能力。
智能指数
2000
大语言模型智能水平
编码指数
-
AI模型在编码任务上的能力表现的指标
数学指数
-
解决数学问题、数学推理或执行与数学相关的任务方面的能力指标
MMLU Pro
84
海量多任务多模式理解-测试对文本、图像、音频和视频的理解
GPQA
71.5
研究生物理问题评估-用钻石科学级别的问题测试高级物理知识
HLE
-
模型在 Hugging Face Open LLM Leaderboard 上的综合平均得分
LiveCodeBench
65.9
特定的、专注于评估大型语言模型在真实世界代码编写和解决编程竞赛问题能力评分
SciCode
-
模型在科学计算或特定科学领域的代码生成方面的能力
HumanEval
75
AI模型在 HumanEval 这个特定的基准测试集上取得的成绩
Math 500 评分
84
前500道更大型、更知名的数学基准测试评分
AIME 评分
-
一个衡量AI模型在解决高难度数学竞赛问题(特指AIME级别)方面能力的指标
AIbase
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