DeepSeek R1 Distill Qwen 14B

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

14.8B

Longueur du contexte

—

Modalités

—

Radar de capacités

general

coding

reasoning

science

agents

multimodal

Classements

Domaine	#Rang	Score	Source
Classement codage	445	27.0	AA
Classement général	485	28.0	AA
Science	509	25.0	AA

Scores de benchmarks (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

Math

MATH-500

93.9%Aut.

AIME 2024

80.0%Aut.

Reasoning

GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)

59.1%Aut.

LiveCodeBench

53.1%Aut.

Indices d'évaluation AA

(Artificial Analysis)

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

94.9

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

74.0

Aime(MAA (Mathematical Association of America))

66.7

Math Index(Artificial Analysis)

55.7

Aime 25(MAA (Mathematical Association of America))

55.7

Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))

48.4

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

37.6

Ifbench(Google Research (2023))

22.1

Lcr(Artificial Analysis)

10.3

Intelligence Index(Artificial Analysis)

7.8

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

4.1

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