DeepSeek-R1
671B
모델 매개 변수 수량
DeepSeek
제휴 조직
오픈 소스
라이선스 유형
2025년 1월 20일
출시 시간
모델 소개
DeepSeek-R1은 후속 훈련 단계에서 강화 학습 기술을 광범위하게 사용하여 적은 양의 레이블 데이터로 모델의 추론 능력을 크게 향상시켰습니다. 수학, 코딩, 자연어 추론 작업에서 OpenAI의 o1 공식 출시 버전과 동일한 성능을 보여줍니다.
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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 Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06
Gemini 2.5 Pro는 구글 딥마인드 인공지능 연구팀이 발표한 모델로, 버전 번호는 Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06입니다.
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-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.
DeepSeek-V2-Lite-Chat
DeepSeek가 발표한 강력한 Mixture-of-Experts(MoE) 언어 모델인 DeepSeek-V2의 경량 버전이 DeepSeek-V2-Lite입니다.
DeepSeek-V2-Chat
DeepSeek-V2는 경제적인 학습과 효율적인 추론을 특징으로 하는 강력한 Mixture-of-Experts(MoE) 언어 모델입니다. 총 2360억 개의 매개변수를 가지고 있으며 각 토큰마다 210억 개의 매개변수가 활성화됩니다. DeepSeek 67B와 비교했을 때, DeepSeek-V2는 더 나은 성능을 제공하면서도 42.5%의 학습 비용을 절감하고 KV 캐시를 93.3% 줄이며 최대 생성 스루풋을 5.76배 증가시킵니다.
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