671B
モデルパラメーター数量
DeepSeek
関連組織
オープンソース
ライセンスタイプ
2025年1月20日
リリース時間
モデルの紹介
DeepSeek-R1は、後方トレーニングフェーズにおいて広範に強化学習技術を活用し、わずかなラベル付きデータだけでモデルの推論能力を大幅に向上させました。数学、コーディング、自然言語推論に関するタスクでは、OpenAIのo1の正式リリース版と同等のパフォーマンスを発揮しています。
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言語理解能力
複雑なコンテキストを理解し、論理的に一貫性のある文を生成することができますが、時にはトーンコントロールがオフです。
7.5
知識カバレッジの範囲
200を超える専門分野をカバーし、最新の調査結果と異文化間知識をリアルタイムで統合します。
9.0
推論能力
非線形関係を処理するときに効率が低下するが、3つ以上のステップで論理的な推論を実行できます。
8.5
モデル比較
DeepSeek-R1 vs Qwen2.5-7B-Instruct
Qwen2と同様に、Qwen2.5言語モデルは最大128Kトークンをサポートし、最大8Kトークンを生成できます。また、中国語、英語、フランス語、スペイン語、ポルトガル語、ドイツ語、イタリア語、ロシア語、日本語、韓国語、ベトナム語、タイ語、アラビア語など、29以上の言語に対応しています。
DeepSeek-R1 vs Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06
Gemini 2.5 Pro はGoogle DeepMindの人工知能研究チームがリリースしたモデルで、バージョン番号はGemini-2.5-Pro-Preview-05-06です。
DeepSeek-R1 vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini は OpenAI によって開発された API モデルで、具体的なバージョン番号は gpt-4o-mini-2024-07-18 です。
関連モデル
DeepSeek-V2-Chat-0628
DeepSeek-V2 は、効率的なトレーニングと推論が特徴の強力な混合専門家モデル（Mixture-of-Experts）です。総パラメータ数は2360億で、各トークンごとに210億のパラメータがアクティブになります。DeepSeek 67B と比較すると、DeepSeek-V2 はより高いパフォーマンスを達成し、トレーニングコストを42.5%削減、KVキャッシュを93.3%削減、最大生成スループットを5.76倍に向上させています。
DeepSeek-V2.5
DeepSeek-V2.5 は、DeepSeek-V2-Chat と DeepSeek-Coder-V2-Instruct を組み合わせたアップグレード版です。新しいモデルは、前の2つのバージョンの汎用機能とコーディング能力を統合しています。
DeepSeek-V3-0324
複数の評価において、DeepSeek-V3はQwen2.5-72BやLlama-3.1-405Bなどの他のオープンソースモデルを上回り、GPT-4やClaude-3.5-Sonnetのようなトップクラスのクローズドソースモデルのパフォーマンスにも匹敵します。
DeepSeek-V2-Lite-Chat
DeepSeekが発表した強力なMixture-of-Experts（MoE）言語モデルであるDeepSeek-V2に対し、DeepSeek-V2-Liteはその軽量版です。
DeepSeek-V2-Chat
DeepSeek-V2 は、経済的なトレーニングと効率的な推論を特徴とする強力なMixture-of-Experts（MoE）言語モデルです。合計2360億のパラメータを持ち、各トークンごとに210億のパラメータがアクティブになります。DeepSeek 67Bと比較すると、DeepSeek-V2はより優れたパフォーマンスを達成し、トレーニングコストを42.5％削減、KVキャッシュを93.3％削減、最大生成スループットを5.76倍に向上させています。
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