約DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32BはQwen2.5-32Bに基づいて蒸留されたModelです。ModelはDeepSeek-R1によって生成された80万の選別されたサンプルを使用してファインチューニングされ、数学、プログラミング、推論タスクにおいて卓越したパフォーマンスを示します。AIME 2024、MATH-500、GPQA Diamondを含む様々なベンチマークで印象的な結果を達成し、MATH-500では94.3%の正確性を達成し、その強力な数学的推論能力を示しています。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32Bの卓越した推論、数学的およびプログラミング能力が、複雑な現実世界の問題をどのように解決できるか探求します。
高度な科学問題の解決
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32Bの優れた数学的および推論能力を活用して、理論物理学から生化学のモデル化に至るまで、複雑な科学的課題に取り組みます。
ユースケース例:
"量子コンピューティングチームを支援し、エラー修正のための新しいアルゴリズムを導き出し、研究のタイムラインを大幅に加速しました。"
多言語コードの分析と改良
基本的なデバッグを超えて、様々な言語の大規模なコードベースを分析し、微妙な論理的欠陥を特定し、アルゴリズムを最適化し、システムのセキュリティを向上させます。
ユースケース例:
"並列実行パスをトレースすることで、Rustベースのブロックチェーンアプリケーションの重大な競合状態を特定し、正確で安全な修正を提供しました。"
定量的な金融戦略
広大な金融データセットに対して深い定量分析を行い、複雑な市場パターンを特定し、堅牢なアルゴリズム取引または投資戦略を策定します。
ユースケース例:
"歴史的な市場データと経済指標を分析することにより、高頻度取引アルゴリズムを開発し、従来のModelを15％上回りました。"
インテリジェントシステムとコンプライアンス監査
規制文書から複雑なエンジニアリング設計に至るまでの複雑なシステムの監査を自動化し、コンプライアンスを確保し、重大な脆弱性を特定します。
ユースケース例:
"GDPRおよびSOC 2に準拠しているかについて、大規模なクラウドインフラストラクチャ構成を監査し、いくつかの設定ミスを指摘して修正手順を提案しました。"
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
32B
アクティブ化されたパラメータ
32B
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
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DeepSeek-V3.2
リリース日：2025/12/04
Total Context:
164K
Max output:
164K
Input：
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0.27
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DeepSeek-V3.2-Exp
リリース日：2025/10/10
Total Context:
164K
Max output:
164K
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Output:
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0.41
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DeepSeek-V3.1-Terminus
リリース日：2025/09/29
Total Context:
164K
Max output:
164K
Input：
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DeepSeek-V3.1
リリース日：2025/08/25
Total Context:
164K
Max output:
164K
Input：
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0.27
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DeepSeek-V3
リリース日：2024/12/26
Total Context:
164K
Max output:
164K
Input：
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DeepSeek-R1
リリース日：2025/05/28
Total Context:
164K
Max output:
164K
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DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
リリース日：2025/01/20
Total Context:
131K
Max output:
131K
Input：
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DeepSeek
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DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
リリース日：2025/01/20
Total Context:
131K
Max output:
131K
Input：
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DeepSeek
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DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
リリース日：2025/01/20
Total Context:
33K
Max output:
16K
Input：
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