約DeepSeek-R1-0120
DeepSeek-R1は、反復と可読性の問題に対処する強化学習（RL）によって強化された推論Modelです。RLの前に、DeepSeek-R1は冷スタートデータを取り入れ、その推論パフォーマンスをさらに最適化しました。それは、数学、コード、推論タスク全般でOpenAI-o1と同等のパフォーマンスを達成し、慎重に設計されたトレーニング方法を通じて、全体的な効果を向上させました。
メタデータ
仕様
州
Deprecated
建築
キャリブレートされた
いいえ
専門家の混合
いいえ
合計パラメータ
671B
アクティブ化されたパラメータ
推論
いいえ
Precision
FP8
コンテキスト長
66K
Max Tokens
他のModelsと比較
他のモデルに対してこのModelがどのように比較されるかを見てください。
DeepSeek
chat
DeepSeek-V3.2
Total Context:
164K
Max output:
164K
Input：
$
0.27
/ M Tokens
Output:
$
0.42
/ M Tokens
DeepSeek
chat
DeepSeek-V3.2-Exp
Total Context:
164K
Max output:
164K
Input：
$
0.27
/ M Tokens
Output:
$
0.41
/ M Tokens
DeepSeek
chat
DeepSeek-V3.1-Terminus
Total Context:
164K
Max output:
164K
Input：
$
0.27
/ M Tokens
Output:
$
1.0
/ M Tokens
DeepSeek
chat
DeepSeek-V3.1
Total Context:
164K
Max output:
164K
Input：
$
0.27
/ M Tokens
Output:
$
1.0
/ M Tokens
DeepSeek
chat
DeepSeek-V3
Total Context:
164K
Max output:
164K
Input：
$
0.25
/ M Tokens
Output:
$
1.0
/ M Tokens
DeepSeek
chat
DeepSeek-R1
Total Context:
164K
Max output:
164K
Input：
$
0.5
/ M Tokens
Output:
$
2.18
/ M Tokens
DeepSeek
chat
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
Total Context:
131K
Max output:
131K
Input：
$
0.18
/ M Tokens
Output:
$
0.18
/ M Tokens
DeepSeek
chat
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
Total Context:
131K
Max output:
131K
Input：
$
0.1
/ M Tokens
Output:
$
0.1
/ M Tokens
DeepSeek
chat
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
Total Context:
33K
Max output:
16K
Input：
$
0.05
/ M Tokens
Output:
$
0.05
/ M Tokens
