DeepSeek-R1
671B
Cantidad de parámetros del modelo
DeepSeek
Organización afiliada
Código abierto
Tipo de licencia
20 de enero de 2025
Tiempo de lanzamiento
Figuras relacionadas
Introducción al modelo
DeepSeek-R1 es un modelo entrenado mediante aprendizaje por refuerzo a gran escala (RL) sin utilizar Afinamiento Supervisado (SFT) como paso inicial. Su rendimiento en tareas de matemáticas, codificación y razonamiento es comparable al de OpenAI-o1.
Puntaje integral
Diálogo del idioma
Reserva de conocimiento
Asociación de razonamiento
Cálculo matemático
Redacción de código
Comando siguiente
Desliza hacia la izquierda y la derecha para ver más
Capacidad de comprensión del lenguaje
Capaz de comprender contextos complejos y generar oraciones lógicamente coherentes, aunque ocasionalmente en control de tono.
7.8
Alcance de cobertura de conocimiento
Posee el conocimiento central de las disciplinas convencionales, pero tiene una cobertura limitada de los campos interdisciplinarios de vanguardia.
8.9
Capacidad de razonamiento
Capaz de construir marcos lógicos de nivel múltiple, logrando más del 99% de precisión en el modelado matemático complejo.
9.1
Comparación de modelos
DeepSeek-R1 vs Qwen2.5-7B-Instruct
Así como Qwen2, los modelos de lenguaje Qwen2.5 admiten hasta 128K tokens y pueden generar hasta 8K tokens. También mantienen el soporte multilingüe para más de 29 idiomas, incluidos chino, inglés, francés, español, portugués, alemán, italiano, ruso, japonés, coreano, vietnamita, tailandés, árabe y más.
DeepSeek-R1 vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini es un modelo de API producido por OpenAI, con el número de versión específico siendo gpt-4o-mini-2024-07-18.
DeepSeek-R1 vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini es un modelo de API producido por OpenAI, con el número de versión específico siendo gpt-4o-mini-2024-07-18.
DeepSeek-R1 vs Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06
Gemini 2.5 Pro es un modelo lanzado por el equipo de investigación en inteligencia artificial Google DeepMind, utilizando el número de versión Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06.
DeepSeek-R1 vs DeepSeek-V2-Chat-0628
DeepSeek-V2 es un modelo de lenguaje de Mixture-of-Experts (MoE) potente, caracterizado por un entrenamiento económico y una inferencia eficiente. Cuenta con 236 mil millones de parámetros en total, de los cuales 21 mil millones están activos para cada token. En comparación con DeepSeek 67B, DeepSeek-V2 ofrece un mejor rendimiento, reduce en un 42,5% los costos de entrenamiento, disminuye el almacenamiento en caché KV en un 93,3% y mejora la capacidad máxima de generación hasta 5,76 veces.
Modelo relacionado
DeepSeek-V3-0324
DeepSeek-V3 supera a otros modelos de código abierto como Qwen2.5-72B y Llama-3.1-405B en múltiples evaluaciones y iguala el rendimiento de modelos de código cerrado de primer nivel como GPT-4 y Claude-3.5-Sonnet.
DeepSeek-R1-0528
La última versión de Deepseek R1.
DeepSeek-V2-Chat-0628
DeepSeek-V2 es un modelo de lenguaje de Mixture-of-Experts (MoE) potente, caracterizado por un entrenamiento económico y una inferencia eficiente. Cuenta con 236 mil millones de parámetros en total, de los cuales 21 mil millones están activos para cada token. En comparación con DeepSeek 67B, DeepSeek-V2 ofrece un mejor rendimiento, reduce en un 42,5% los costos de entrenamiento, disminuye el almacenamiento en caché KV en un 93,3% y mejora la capacidad máxima de generación hasta 5,76 veces.
DeepSeek-V2.5
DeepSeek-V2.5 es una versión actualizada que combina DeepSeek-V2-Chat y DeepSeek-Coder-V2-Instruct. El nuevo modelo integra las capacidades generales y de codificación de las dos versiones anteriores.
DeepSeek-V3-0324
DeepSeek-V3 supera a otros modelos open source como Qwen2.5-72B y Llama-3.1-405B en múltiples evaluaciones y coincide con el rendimiento de los principales modelos cerrados como GPT-4 y Claude-3.5-Sonnet.
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