DeepSeek-R1
671B
मॉडल पारसिगर मात्रा
DeepSeek
संबद्ध संगठन
ओपन सोर्स
लाइसेंस प्रकार
19 जनवरी 2025
जारी करने का समय
मॉडल परिचय
डीपसीक-R1 ने पोस्ट-ट्रेनिंग चरण में अधिकतम बलियों वाली सीखने की तकनीकों का उपयोग किया, जिससे केवल कुछ अंकित डेटा के साथ मॉडल की तर्कशक्ति में महत्वपूर्ण सुधार हुआ। गणित, कोडिंग और प्राकृतिक भाषा अनुमान जैसी कार्यों में, इसका प्रदर्शन OpenAI के o1 के आधिकारिक रिलीज़ के समान है।
भाषा समझ की क्षमता
जटिल संदर्भों को समझने और तार्किक रूप से सुसंगत वाक्यों को उत्पन्न करने में सक्षम, हालांकि कभी -कभी टोन नियंत्रण में बंद हो जाता है।
7.5
ज्ञान कवरेज गुंजाइश
वास्तविक समय में नवीनतम शोध निष्कर्षों और क्रॉस-सांस्कृतिक ज्ञान को एकीकृत करते हुए, 200 से अधिक विशिष्ट क्षेत्रों को शामिल करता है।
9.0
तर्क क्षमता
तीन से अधिक चरणों के साथ तार्किक तर्क कर सकते हैं, हालांकि नॉनलाइनर संबंधों को संभालने पर दक्षता गिरती है।
8.5
मॉडल तुलना
DeepSeek-R1 vs Qwen2.5-7B-Instruct
जैसे Qwen2, Qwen2.5 भाषा मॉडल्स 128K टोकन्स तक समर्थन करते हैं और अधिकतम 8K टोकन्स तक प्रस्तुत कर सकते हैं। वे 29 से अधिक भाषाओं, जिनमें चीनी, अंग्रेजी, फ्रेंच, स्पैनिश, पुर्तगाली, जर्मन, इटालियन, रूसी, जापानी, कोरियन, वियतनामी, थाई, अरबी और अधिक, का बहुभाषी समर्थन भी बनाए रखते हैं।
DeepSeek-R1 vs Doubao-1.5-thinking-pro-250415
नया गहरा सोचने वाला मॉडल Doubao-1.5 गणित, प्रोग्रामिंग, वैज्ञानिक तर्क जैसे पेशेवर क्षेत्रों और कल्पनाशील लेखन जैसी सामान्य कार्यों में उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है। यह AIME 2024, Codeforces और GPQA जैसे कई प्रमाणिक मापदंडों पर उद्योग के ऊपरी तीर पर पहुंच गया है या उनकी नजदीक है।
DeepSeek-R1 vs Step-1-8K
Step-1-8K, जो Step Star द्वारा बनाया गया है, एक API मॉडल है, और मॉडल का संस्करण नंबर step-1-8k है।
संबंधित मॉडल
DeepSeek-V2-Chat-0628
डीपसीक-V2 एक मिश्रण-ऑफ-इक्सपर्ट्स (MoE) भाषा मॉडल है जो कीमती ट्रेनिंग और कुशल अनुमान लगाव के साथ चिन्हित है। यह कुल 236 बिलियन पैरामीटरों से मिलकर बना है, जिसमें से 21 बिलियन प्रत्येक टोकन के लिए सक्रिय हैं। डीपसीक 67B की तुलना में, डीपसीक-V2 मजबूत प्रदर्शन प्रदान करता है, और इसने 42.5% की ट्रेनिंग लागत की कटौती की, KV कैश को 93.3% कम किया और अधिकतम उत्पादकता को 5.76 गुना बढ़ाया।
DeepSeek-V2.5
DeepSeek-V2.5 एक अपग्रेड वर्शन है जो DeepSeek-V2-Chat और DeepSeek-Coder-V2-Instruct को जोड़ता है। नया मॉडल पिछली दो संस्करणों की सामान्य और कोडिंग क्षमताओं को एक्सप्लोर करता है।
DeepSeek-V3-0324
डीपसीक-V3 कई मूल्यांकनों में Qwen2.5-72B और Llama-3.1-405B जैसे अन्य 오픈 स्रोत मॉडल्स को पारदर्शी करता है और GPT-4 और Claude-3.5-Sonnet जैसे शीर्ष श्रेणी के बंद स्रोत मॉडल्स के प्रदर्शन के साथ मेल खाता है।
DeepSeek-V2-Lite-Chat
DeepSeek-V2, डीपसेक द्वारा पेश किए गए एक मजबूत Mixture-of-Experts (MoE) भाषा मॉडल है, और DeepSeek-V2-Lite उसकी हल्की संस्करण है।
DeepSeek-V2-Chat
DeepSeek-V2 एक मिश्रण-ऑफ-विशेषज्ञ (MoE) भाषा मॉडल है जो आर्थिक ट्रेनिंग और कुशल अनुमान लगाने के लिए जाना जाता है। यह कुल 236 बिलियन पैरामीटरों से मिलकर बना है, जिसमें से 21 बिलियन प्रत्येक टोकन के लिए सक्रिय होते हैं। DeepSeek 67B की तुलना में, DeepSeek-V2 बेहतर प्रदर्शन प्रदान करता है, ट्रेनिंग लागत को 42.5% कम करता है, KV कैश को 93.3% कम करता है, और अधिकतम उत्पादन अनुमान की दर को 5.76 गुना बढ़ाता है।
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