DeepSeek R1 Distill Qwen 1.5B

DeepSeekDeepSeekOpen WeightMIT · Usage Commercial

Description

DeepSeek-R1 is the first-generation reasoning model built atop DeepSeek-V3 (671B total parameters, 37B activated per token). It incorporates large-scale reinforcement learning (RL) to enhance its chain-of-thought and reasoning capabilities, delivering strong performance in math, code, and multi-step reasoning tasks.

Date de sortie

2025-01-20

Paramètres

1.8B

Longueur du contexte

—

Modalités

—

Radar de capacités

general

coding

reasoning

science

agents

multimodal

Classements

Domaine	#Rang	Score	Source
Classement codage	535	5.0	AA
Classement général	572	9.0	AA
Science	574	5.0	AA

Scores de benchmarks (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

Biology

GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)

33.8%Aut.

Code

LiveCodeBench

16.9%Aut.

Math

MATH-500

83.9%Aut.

AIME 2024

52.7%Aut.

Indices d'évaluation AA

(Artificial Analysis)

Math Index(Artificial Analysis)

22.0

Intelligence Index(Artificial Analysis)

3.3

Math 500(OpenAI (2024), subset of Hendrycks et al. MATH (2021))

0.7

Mmlu Pro(TIGER-Lab (Univ. of Waterloo, Toronto, CMU, 2024))

0.3

Aime 25(MAA (Mathematical Association of America))

0.2

Aime(MAA (Mathematical Association of America))

0.2

Ifbench(Google Research (2023))

0.1

Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))

0.1

Livecodebench(UC Berkeley + MIT + Cornell (2024))

0.1

Scicode(UIUC + Argonne National Lab (2024))

0.1

Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))

0.0

Lcr(Artificial Analysis)

0.0

Scores par catégorie LLM Stats

(LLM Stats (zeroeval))

Math

Reasoning

General

Physics

Biology

Chemistry

Code

Tarification

Prix d'entréeGratuit

Prix de sortieGratuit

Prix mixte (3:1)Gratuit

Vitesse

Tokens/sec0.0

Délai du premier token0.00s

Temps de réponse0.00s

Classement des Prix par Fournisseur

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Sources externes

LLM Stats Artificial Analysis