모델 소개
DeepSeek-R1은 학습 후 단계에서 강화 학습 기법을 광범위하게 활용하여 최소한의 주석이 달린 데이터만으로 모델의 추론 능력을 크게 향상시켰습니다. 수학, 코딩, 자연어 추론과 관련된 작업에서 이 모델의 성능은 OpenAI의 공식 출시 버전인 o1과 동등한 수준입니다.
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언어 이해 능력
복잡한 맥락을 이해하고 논리적으로 일관된 문장을 생성 할 수는 있지만 때로는 톤 제어에서 벗어날 수 있습니다.
7.5
지식 범위 범위
최신 연구 결과와 문화 간 지식을 실시간으로 통합하여 200 개 이상의 전문 분야를 다룹니다.
9.0
추론 능력
비선형 관계를 처리 할 때 효율성이 떨어지지 만 3 단계 이상의 단계로 논리적 추론을 수행 할 수 있습니다.
8.5
모델 비교
DeepSeek-R1 vs Qwen2.5-7B-Instruct
Qwen2와 마찬가지로, Qwen2.5 언어 모델은 최대 128K 토큰을 지원하며 최대 8K 토큰을 생성할 수 있습니다. 또한 중국어, 영어, 프랑스어, 스페인어, 포르투갈어, 독일어, 이탈리아어, 러시아어, 일본어, 한국어, 베트남어, 타이어, 아랍어 등 29개 이상의 언어를 지원합니다.
DeepSeek-R1 vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini는 OpenAI에서 개발한 API 모델이며, 특정 버전 번호는 gpt-4o-mini-2024-07-18입니다.
DeepSeek-R1 vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini는 OpenAI에서 개발한 API 모델로, 특정 버전 번호는 gpt-4o-mini-2024-07-18입니다.
관련 모델
DeepSeek-V3-0324
DeepSeek-V3는 Qwen2.5-72B 및 Llama-3.1-405B와 같은 다른 오픈소스 모델을 여러 평가에서 능가하며 GPT-4 및 Claude-3.5-Sonnet과 같은 최상위 비공개 모델의 성능에 필적합니다.
DeepSeek-R1-0528
Deepseek R1의 최신 버전.
DeepSeek-V2-Chat-0628
DeepSeek-V2는 경제적인 훈련과 효율적인 추론이 특징인 강력한 혼합 전문가(Mixture-of-Experts) 언어 모델입니다. 총 2360억 개의 파라미터를 가지고 있으며, 각 토큰마다 210억 개의 파라미터가 활성화됩니다. DeepSeek 67B와 비교했을 때, DeepSeek-V2는 더 나은 성능을 제공하면서도 42.5%의 훈련 비용을 절감하고, KV 캐시를 93.3% 줄이며, 최대 생성 스루풋을 5.76배 증가시킵니다.
DeepSeek-V2.5
DeepSeek-V2.5는 DeepSeek-V2-Chat과 DeepSeek-Coder-V2-Instruct를 결합한 업그레이드된 버전입니다. 새 모델은 이전 두 버전의 일반적이고 코드 작성 능력을 통합합니다.
DeepSeek-V3-0324
여러 평가에서 DeepSeek-V3은 Qwen2.5-72B 및 Llama-3.1-405B와 같은 다른 오픈소스 모델들을 능가했으며, GPT-4 및 Claude-3.5-Sonnet과 같은 최고급 폐쇄형 소스 모델의 성능에도 필적합니다.
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