DeepSeek R1 0528 (May '25)
DeepSeek দ্বারা · প্রকাশিত হয়েছে 2025-05-28 (15 মাস) · স্ন্যাপশট 2026-09-09
- বুদ্ধিমত্তা সূচক
- 13.10
- প্রতি 1M টোকেনের মূল্য (ইন/আউট)
- $1.35 / $3.00
এই মডেল পরিবারের নামের প্রচলিত বানান: ডিপসিক / ডিপ সিক।
DeepSeek R1 0528 (May '25) কি Pareto frontier-এ আছে এবং এটি কী বীট করে?
র্যাঙ্ক করা হয়নি · বেঞ্চমার্ক ডেটা অনুপস্থিত
DeepSeek R1 0528 (May '25) উভয় নির্বাচিত অক্ষ মেট্রিক রিপোর্ট করে না।
পিকারে খুলুন দৈনিক যাচাইয়ের URL: ফ্রন্টিয়ারে থাকলে 200, ভালো বিকল্প এলে 409
আজ DeepSeek R1 0528 (May '25)
পরীক্ষার তথ্য অসম্পূর্ণ
এই মডেলটিকে ফ্রন্টিয়ারে স্থাপন করার জন্য বুদ্ধিমত্তা এবং বেঞ্চমার্ক খরচ উভয়ই প্রয়োজন। তথ্য অনুপস্থিত একটি কর্মক্ষমতা রায় নয়.
- বুদ্ধিমত্তা সূচক
- 13.10
- বেঞ্চমার্ক চালানোর খরচ
- তথ্য নেই
- ইনপুট / দশ লাখ টোকেন
- 1.35
- আউটপুট / দশ লাখ টোকেন
- 3.00
- একসঙ্গে বোঝা যায় এমন লেখার সীমা (context window)
- তথ্য নেই
বুদ্ধিমত্তা: Artificial Analysis Intelligence Index। খরচ: সেই বেঞ্চমার্ক চালানোর জন্য মোট খরচ, তাই যুক্তিযুক্ত টোকেন গণনা করা হয়। API আইডি: deepseek-r1.
সরাসরি তুলনা করুন
DeepSeek R1 0528 (May '25)-কে পরিমাপ করা মডেলগুলোর সঙ্গে তুলনা করুন
আপনি DeepSeek R1 0528 (May '25) ব্যবহার করা উচিত?
আপনি DeepSeek R1 0528 (May '25) ব্যবহার করা উচিত?
কোন রায় নেই: এটি বুদ্ধিমত্তা এবং বেঞ্চমার্ক খরচ উভয়ই রিপোর্ট করে না।
DeepSeek R1 0528 (May '25) এর চেয়ে ভাল এবং সস্তা কি?
বুদ্ধিমত্তা-বনাম-খরচ ফ্রন্টিয়ারে অন্যান্য মডেল
DeepSeek R1 0528 (May '25) এর দাম কত?
$1.35/$3.00 প্রতি 1M টোকেন ইন/আউট, এবং - সম্পূর্ণ Artificial Analysis Intelligence Index চালানোর জন্য, যুক্তি মডেলের জন্য সৎ অল-ইন সংখ্যা।
নির্বাচিত অক্ষ অনুযায়ী অবস্থান
অন্যান্য অক্ষ জোড়া যেখানে DeepSeek R1 0528 (May '25) হল Pareto-optimal।
| উল্লম্ব অক্ষ | অনুভূমিক অক্ষ | ফ্রন্টিয়ারে |
|---|---|---|
| দক্ষতার স্কোর | বেঞ্চমার্কের খরচ (USD) | কোন তথ্য নেই |
| দক্ষতার স্কোর | সম্পূর্ণ উত্তর পেতে সময় | কোন তথ্য নেই |
| দক্ষতার স্কোর | আউটপুটের গতি | কোন তথ্য নেই |
Accept: text/markdown or ?format=md এই পৃষ্ঠাটি Markdown হিসাবে ফেরত দেয়। JSON: /api/v1/models/deepseek-r1 · Markdown: /api/v1/models/deepseek-r1?format=md · llms.txt · এজেন্ট দক্ষতা