LarDeepSeek-R1-0528
671B
Modelo Parâmetro Quantidade
DeepSeek
Organização afiliada
Código aberto
Tipo de licença
28 de Maio de 2025
Tempo de liberação
Figuras relacionadas
Introdução ao modelo
A versão mais recente do Deepseek R1.
Pontuação abrangente
Diálogo de idiomas
Reserva de conhecimento
Associação de Raciocínio
Cálculo matemático
Escrita de código
Comando seguindo
Deslize para a esquerda e para a direita para ver mais
Capacidade de compreensão de idiomas
Capaz de entender contextos complexos e gerar frases logicamente coerentes, embora ocasionalmente desativada no controle de tom.
8.4
Escopo de cobertura do conhecimento
Possui conhecimento central das disciplinas convencionais, mas tem cobertura limitada de campos interdisciplinares de ponta.
8.9
Capacidade de raciocínio
Lida bem com a aritmética básica e a lógica simples questiona bem, mas luta com problemas abstratos.
6.0
Comparação de modelos
DeepSeek-R1-0528 vs Qwen2.5-7B-Instruct
Assim como o Qwen2, os modelos de linguagem Qwen2.5 suportam até 128K tokens e podem gerar até 8K tokens. Eles também mantêm suporte multilíngue para mais de 29 idiomas, incluindo chinês, inglês, francês, espanhol, português, alemão, italiano, russo, japonês, coreano, vietnamita, tailandês, árabe e muito mais.
DeepSeek-R1-0528 vs Hunyuan-T1-20250822
O modelo de raciocínio profundo desenvolvido de forma independente pela Tencent adota o número de versão hunyuan-t1-20250822.
DeepSeek-R1-0528 vs Spark-X1
O modelo de inferência Spark X1 lançado pela iFlytek, além de liderar tarefas matemáticas domésticas, avalia o desempenho de tarefas gerais como inferência, geração de texto e compreensão linguística contra o OpenAI o1 e o DeepSeek R1.
Modelo relacionado
DeepSeek-V3.2
A versão mais recente dos modelos da série Deepseek V3.
DeepSeek-V3.2-Exp
A versão experimental mais recente dos modelos da série Deepseek V3.
DeepSeek-R1-0528
A versão mais recente do Deepseek R1.
DeepSeek-V3-0324
O DeepSeek-V3 supera outros modelos de código aberto, como Qwen2.5-72B e Llama-3.1-405B, em várias avaliações e corresponde ao desempenho de modelos de código fechado de alto nível, como GPT-4 e Claude-3.5-Sonnet.
DeepSeek-V2-Chat-0628
DeepSeek-V2 é um forte modelo de linguagem Mixture-of-Experts (MoE), caracterizado por treinamento econômico e inferência eficiente. Ele consiste em 236 bilhões de parâmetros no total, dos quais 21 bilhões são ativados para cada token. Em comparação com o DeepSeek 67B, o DeepSeek-V2 apresenta um desempenho superior, economizando 42,5% nos custos de treinamento, reduzindo o cache KV em 93,3% e aumentando a capacidade máxima de geração em 5,76 vezes.
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