DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
Acerca de DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B es un modelo destilado basado en Qwen2.5-Math-7B. El modelo se ajustó utilizando 800.000 muestras seleccionadas generadas por DeepSeek-R1 y demuestra una sólida capacidad de razonamiento. Logró resultados impresionantes en varios puntos de referencia, incluido un 92,8 % de precisión en MATH-500, una tasa de aprobación del 55,5 % en AIME 2024 y una puntuación de 1189 en CodeForces, lo que demuestra unas capacidades matemáticas y de programación extraordinarias para un modelo de escala 7B.
Explore cómo las potentes capacidades de razonamiento, matemáticas y programación de DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B se pueden aplicar para resolver problemas complejos del mundo real de manera eficiente.
Resolución de problemas matemáticos avanzados
Aborde desafíos matemáticos complejos, desde la física teórica hasta la ingeniería compleja, aprovechando la capacidad del modelo para generar y verificar demostraciones, resolver ecuaciones y derivar fórmulas.
Ejemplo de caso de uso:
"Un científico de materiales utilizó el modelo para derivar un nuevo conjunto de ecuaciones en derivadas parciales que describen las propiedades térmicas de una nueva aleación, lo que aceleró significativamente el diseño experimental."
Análisis inteligente y optimización de código
Mejore la calidad del software identificando fallos sutiles, optimizando algoritmos y refactorizando código complejo en varios paradigmas de programación con un profundo razonamiento lógico.
Ejemplo de caso de uso:
"Se optimizó un pipeline crítico de procesamiento de datos escrito en Python al identificar un algoritmo de ordenación ineficiente y sugerir una alternativa más eficiente en términos de rendimiento y memoria, lo que redujo el tiempo de ejecución en un 40%."
Modelado financiero cuantitativo
Realice análisis cuantitativos profundos de datos de mercado e informes financieros, descubriendo tendencias, evaluando riesgos y generando estrategias de inversión basadas en datos.
Ejemplo de caso de uso:
"Se desarrolló un modelo predictivo para los movimientos de precios de criptomonedas analizando datos históricos de operaciones e indicadores macroeconómicos, proporcionando una recomendación detallada de cartera ajustada al riesgo."
Auditorías automatizadas de lógica y cumplimiento
Audite sistemáticamente sistemas complejos, desde documentos regulatorios hasta configuraciones de red, para detectar inconsistencias lógicas, brechas de cumplimiento y posibles vulnerabilidades.
Ejemplo de caso de uso:
"Se auditaron los archivos de configuración de la infraestructura en la nube (Terraform/YAML) de una gran empresa para identificar configuraciones de seguridad incorrectas e infracciones de políticas, garantizando el cumplimiento de las mejores prácticas del sector."
Metadatos
Especificación
Estado
Deprecated
Arquitectura
Dense Transformer
Calibrado
No
Mezcla de expertos
No
Parámetros totales
7B
Parámetros activados
7B
Razonamiento
No
Precisión
FP8
Longitud del contexto
33K
Tokens máximos
16K
Comparar con otros modelos
Descubre cómo se compara este modelo con otros.
DeepSeek
chat
DeepSeek-V3.2
Contexto total:
164K
Output máx.:
164K
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DeepSeek
chat
DeepSeek-V3.2-Exp
Contexto total:
164K
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DeepSeek
chat
DeepSeek-V3.1-Terminus
Contexto total:
164K
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DeepSeek
chat
DeepSeek-V3.1
Contexto total:
164K
Output máx.:
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DeepSeek
chat
DeepSeek-V3
Contexto total:
164K
Output máx.:
164K
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/ M Tokens
DeepSeek
chat
DeepSeek-R1
Contexto total:
164K
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164K
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DeepSeek
chat
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
Contexto total:
131K
Output máx.:
131K
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DeepSeek
chat
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
Contexto total:
131K
Output máx.:
131K
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DeepSeek
chat
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
Contexto total:
33K
Output máx.:
16K
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