約DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14Bは、Qwen2.5-14Bをベースにした蒸留されたModelです。このModelは、DeepSeek-R1によって生成された800kの精選されたサンプルを使用してファインチューニングされ、優れた推論能力を示しています。MATH-500で93.9%の精度、AIME 2024で69.7%の合格率、CodeForcesでは1481の評価を達成し、数学およびプログラミングタスクにおけるその卓越した能力を示しています。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B の強力で蒸留された推論が、効率とPrecisionを持って複雑な実世界の問題を解決するためにどのように適用されるかを探ります。
高度な数学と物理のModel化
科学と工学の画期的な進歩を加速するために、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14Bを活用して、複雑な数学的導出、複雑な物理シミュレーション、および厳密な証明の生成を行います。
ユースケース例:
"航空宇宙技術者を支援して、衛星打ち上げのための最適軌道方程式を導出し、手動計算の時間を70%短縮し、Modelの正確さを向上させました。"
Precisionコード分析とリファクタリング
大規模なコードベースを分析して微妙な論理的欠陥を特定し、アルゴリズムを最適化し、さまざまなプログラミング言語にわたる堅牢なリファクタリング戦略を提案します。
ユースケース例:
"重要なGoマイクロサービスのためにより効率的なデータ構造を識別し提案し、レイテンシーを15％削減し、リソースの利用効率を改善しました。"
アルゴリズムによるトレーディング戦略の開発
市場データを分析し、複雑なパターンを特定し、最適な投資決定のために因果関係を推論して洗練されたアルゴリズムトレーディング戦略を設計およびバックテストします。
ユースケース例:
"仮想通貨市場のための高頻度トレーディングアルゴリズムを開発し、微妙な資産間の相関を識別することで価格動向をより正確に予測しました。"
インテリジェントシステム脆弱性評価
複雑なソフトウェアシステム、スマートコントラクト、またはネットワーク構成を自動的に監査し、深い推論を通じて論理的脆弱性、セキュリティ欠陥、コンプライアンス逸脱を検出します。
ユースケース例:
"Solidityスマートコントラクトの重大な再入可能性の脆弱性を発見し、取引の流れを丹念に追跡することで、DeFiプロトコルでの潜在的な資産損失を防ぎました。"
メタデータ
仕様
州
Deprecated
建築
Dense Transformer
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
14B
アクティブ化されたパラメータ
14B
推論
いいえ
Precision
FP8
コンテキスト長
131K
Max Tokens
131K
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：
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0.27
/ M Tokens
Output:
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DeepSeek
chat
DeepSeek-V3.2-Exp
Total Context:
164K
Max output:
164K
Input：
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0.27
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DeepSeek
chat
DeepSeek-V3.1-Terminus
Total Context:
164K
Max output:
164K
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DeepSeek
chat
DeepSeek-V3.1
Total Context:
164K
Max output:
164K
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DeepSeek
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DeepSeek-V3
Total Context:
164K
Max output:
164K
Input：
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0.25
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1.0
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DeepSeek
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DeepSeek-R1
Total Context:
164K
Max output:
164K
Input：
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Output:
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DeepSeek
chat
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
Total Context:
131K
Max output:
131K
Input：
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0.18
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Output:
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DeepSeek
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DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
Total Context:
131K
Max output:
131K
Input：
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DeepSeek
chat
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
Total Context:
33K
Max output:
16K
Input：
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/ M Tokens
Output:
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0.05
/ M Tokens
