POST /v1/chat/completionsDeepSeek R1
deepseek-r1DeepSeek R1 は、参照元で強調されている特徴として open 推論 model, large MoE profile, visible 推論 orientation を持ちます。主な価値は 数学, 論理, コーディング and decomposed 問題解決 にあります。そのため、汎用チャットモデルとしてではなく、このモデル固有の強みを中心に説明するのが自然です。
最大コンテキスト
128Kトークン
最大出力
32.8Kトークン
リリース日
2025年1月20日
モダリティ
DeepSeek R1 の料金
| 入力価格 | 出力価格 | キャッシュ読み取り |
|---|---|---|
| $0.5714/M | $2.2857/M | $0.2286/M |
DeepSeek R1 API
DeepSeek R1 のベンチマーク
DeepSeek R1 (Jan '25)
12.6
/100
Artificial Analysis Intelligence Index
Artificial Analysis broad capability aggregate
指数スコア
15.9
/100
Artificial Analysis Coding Index
Artificial Analysis software task aggregate
指数スコア
68
/100
Artificial Analysis Math Index
Artificial Analysis math reasoning aggregate
指数スコア
Knowledge & Reasoning
MMLU-Pro
Advanced multi-task knowledge
84.4%
GPQA
Advanced science problem solving
70.8%
HLE
Broad expert-level exam set
9.3%
Coding & Engineering
LiveCodeBench
Live coding problems
61.7%
SciCode
Scientific coding challenges
35.7%
Terminal-Bench Hard
Hard terminal task execution
6.1%
Math
MATH-500
Advanced math problem solving
96.6%
AIME
Competition math problems
68.3%
AIME 2025
Competition math problems
68%
Instruction Following & Agent Tasks
IFBench
Prompt constraint adherence
39.0%
AA-LCR
Long-context reasoning
52.3%
τ²-Bench
Agent workflow tasks
11.4%
指標の出典 Artificial Analysis
DeepSeek R1 よくある質問
DeepSeek R1 の能力、用途、制約、TokenHub利用ガイド。
DeepSeek R1 は何向けですか？+
DeepSeek R1 は DeepSeek のオープンウェイトの高度な推論問題向けモデルです。
DeepSeek R1 が最も有用なのは？+
数学推論、コード推論、科学推論に向き、特に深い推論重視の場面に適します。
DeepSeek R1 の違いは？+
主な強みは推論重視の後学習と公開ウェイトです。
DeepSeek R1 の注意点は？+
深い推論では応答時間とトークン使用量が増えます。 最新機能が必要重視なら DeepSeek V4 Pro を検討してください。
DeepSeek R1 の提供状況は？+
TokenHubの正確なIDを使い、ホスト版と自前運用の差を確認してください。
メディアと議論
このモデルに関連する公開動画と投稿を選んでいます。
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