DeepSeek

DeepSeek R1ancienOuvert

The open reasoning model that reshaped the frontier in early 2025.

#704publié le 27 mai 2025·Open Weights·671B (37B active MoE)
text163.8K ctxraisonnement
Fournisseurs APIObtenir la clé API →Classement
Intelligence
5.4 #704
Niveau top 92%
Vitesse Sortie
60 t/s
ITL 16.7 ms/tok
Prix mixte (3:1)
$0.478 /1M
Entrée $0.27/M · Sortie $1.1/M
Contexte
163.8K
≈ 410 pages A4 · sortie max 16,384

Quality Domain Radar

6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship

DeepSeek R1
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
Coding (20)Mathematics (15)Hard Science (GPQA) (15)Agentic & Tool Use (20)Knowledge (MMLU) (5.4)Vision / Multimodal (25)

Les axes du radar sont approximés depuis les scores par catégorie lorsque les mesures directes manquent — voir Méthodologie.

Points forts & compromis

Là où il gagne

  • Open weights — self-host, fine-tune and audit with no vendor lock-in
  • Very low blended price — $0.478/1M mixed tokens
  • Cheap prompt-cache reads at $0.027/1M
  • Reasoning mode with adjustable effort levels

Points de vigilance

  • Legacy tier — a newer successor is available

Cas d'usage clés

Whole-repo analysis
Single-pass ingestion of large codebases, contracts or research corpora.

Démarrage rapide développeur & API

Définissez d’abord DEEPSEEK_API_KEY — obtenir une clé API
curl https://api.deepseek.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $DEEPSEEK_API_KEY" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-r1",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}]
  }'

Ressources & liens officiels

Déploiement API

Comparer hôtes et latence

Débit, TTFT et tarifs de cache chez Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock et Azure.

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Voir la matrice des fournisseurs →

Scores par Source

Scores par Catégorie

Résultats de Benchmarks

Specs en direct & architecture

Sous le capot
Mixture-of-Experts · 671B (37B active MoE)
  • Mixture-of-Experts routing — only a fraction of total parameters is active per token.
  • Switchable reasoning effort — trading latency and tokens for accuracy on hard problems.
  • Prompt caching supported — cached input reads at $0.027/1M tokens.
Date de Sortie
27 mai 2025
Architecture
Mixture-of-Experts · 671B (37B active MoE)
Paramètres
671B (37B active MoE)
Licence
Open Weights
Fenêtre de Contexte
163,800 tokens
Sortie max
16,384 tokens
Modalités
text
Tarifs du cache
lecture $0.027 · écriture $0.3375 /1M
Raisonnement
Niveaux d'effort
Prix Entrée
$0.27/M
Prix Sortie
$1.1/M
Vitesse Sortie
60 t/s
Temps au Premier Token
—
Données mises à jour
5 août 2026
Matériel et inférence locale
Données : Convly AI (CC BY 4.0) ↗
VRAM (4-bit Q4)
400 GB
GPU min.
Multi-GPU server

Facture mensuelle estimée

Dépense mensuelle estimée
$0.00
Calcul des économies vs GPT-4o…

Citer et intégrer

Badge Markdown GitHub
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BibTeX
@misc{llmpodium2026deepseekr1,
  title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of DeepSeek R1},
  author = {LLMPodium Research},
  year = {2026},
  url = {https://llmpodium.com/models/deepseek-r1}
}

Intégrer le badge de score

Ajoutez un badge Podium Score en direct à votre README GitHub ou Hugging Face — il renvoie vers le classement en direct.

Aperçu
DeepSeek R1 LLMPodium Score
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Modèles alternatifs

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