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AITier

DeepSeek V3 (Dec '24)

DeepSeekDeepSeekओपन वेटMIT + Model License (Commercial use allowed)

विवरण

A powerful Mixture-of-Experts (MoE) language model with 671B total parameters (37B activated per token). Features Multi-head Latent Attention (MLA), auxiliary-loss-free load balancing, and multi-token prediction training. Pre-trained on 14.8T tokens with strong performance in reasoning, math, and code tasks.

रिलीज़ तिथि
2024-12-26
पैरामीटर
671.0B
संदर्भ लंबाई
—
मोडैलिटीज़
text

क्षमता रडार

31
general
29
coding
38
reasoning
38
science
35
agents
0
multimodal

रैंकिंग

डोमेन#रैंकस्कोरस्रोत
कोडिंग रैंकिंग345
29.0
AA
सामान्य रैंकिंग351
36.0
AA
विज्ञान350
39.0
AA

बेंचमार्क स्कोर (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

Biology

GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)59.1%स्वयं

Code

Aider-Polyglot Edit79.7%स्वयं
Aider-Polyglot49.6%स्वयं
SWE-Bench Verified42.0%स्वयं
LiveCodeBench37.6%स्वयं

Factuality

SimpleQA24.9%स्वयं

Finance

MMLU88.5%स्वयं
MMLU-Pro75.9%स्वयं

General

MMLU-Redux89.1%स्वयं
C-Eval86.5%स्वयं
IFEvalGoogle Research (2023)86.1%स्वयं
CSimpleQA64.8%स्वयं
LongBench v248.7%स्वयं

Language

CLUEWSC90.9%स्वयं

Math

DROP91.6%स्वयं
MATH-50090.2%स्वयं
CNMO 202443.2%स्वयं
AIME 202439.2%स्वयं

Reasoning

HumanEval-Mul82.6%स्वयं
FRAMES73.3%स्वयं

AA मूल्यांकन सूचकांक

(Artificial Analysis)
Math Index(Artificial Analysis)
26.0
Coding Index(Artificial Analysis)
23.0
Intelligence Index(Artificial Analysis)
14.2
Math 500(OpenAI (2024), subset of Hendrycks et al. MATH (2021))
0.9
Mmlu Pro(TIGER-Lab (Univ. of Waterloo, Toronto, CMU, 2024))
0.8
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))
0.6
Livecodebench(UC Berkeley + MIT + Cornell (2024))
0.4
Scicode(UIUC + Argonne National Lab (2024))
0.4
Ifbench(Google Research (2023))
0.3
Lcr(Artificial Analysis)
0.3
Aime 25(MAA (Mathematical Association of America))
0.3
Aime(MAA (Mathematical Association of America))
0.3
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))
0.2
Terminalbench V2 1
0.2
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))
0.1
Tau Banking
0.0
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))
0.0

LLM Stats श्रेणी स्कोर

(LLM Stats (zeroeval))
Instruction Following
90
Legal
80
Language
80
Finance
80
Healthcare
80
Math
70
Reasoning
70
Structured Output
70
General
70
Physics
60
Biology
60
Chemistry
60
Long Context
50
Code
50
Frontend Development
40
Factuality
20

मूल्य निर्धारण

इनपुट मूल्य$0.36 / 1M टोकन
आउटपुट मूल्य$0.89 / 1M टोकन
मिश्रित मूल्य (3:1)$0.493 / 1M टोकन

गति

टोकन/सेकंड0.0
पहले टोकन में देरी0.00s
पहले उत्तर में देरी0.00s

प्रदाता मूल्य रैंकिंग

प्रदाता मूल्य रैंकिंग

3 प्रदाता

सबसे सस्ता: Alibaba (China)सबसे महंगा: Helicone
प्रदाताइनपुटआउटपुट
1Alibaba (China)सबसे सस्ता
$0.287
$1.147
2DeepSeekप्राथमिक
$0.36
$0.89
3Helicone
$0.56
$1.68

इस मॉडल के लिए विभिन्न API प्रदाताओं के मूल्य निर्धारण की तुलना करें।

बाहरी लिंक

LLM StatsArtificial Analysis