DeepSeek R1 (Jan '25) बनाम LFM2.5-1.2B-Thinking

DeepSeek R1 (Jan '25) vs LFM2.5-1.2B-Thinking. बुद्धिमत्ता और लागत का विश्वसनीय निष्कर्ष निकालने के लिए दोनों मॉडलों के बुद्धिमत्ता स्कोर और बेंचमार्क चलाने की लागत चाहिए। अनुपलब्ध डेटा प्रदर्शन का निर्णय नहीं है।

इस मॉडल परिवार के नाम की आम वर्तनियाँ: डीपसीक / डीप सीक।

निष्कर्ष

तुलना के लिए डेटा अधूरा है

बुद्धिमत्ता और लागत का विश्वसनीय निष्कर्ष निकालने के लिए दोनों मॉडलों के बुद्धिमत्ता स्कोर और बेंचमार्क चलाने की लागत चाहिए। अनुपलब्ध डेटा प्रदर्शन का निर्णय नहीं है।

मापदंडDeepSeek R1 (Jan '25)LFM2.5-1.2B-Thinkingअंतर
बुद्धिमत्ता (उच्चतर बेहतर है)11.45.2−54.4% LFM2.5-1.2B-Thinking 54.4% कम बुद्धिमान है
AA की कुल लागत (कम बेहतर है)$460.74जानकारी उपलब्ध नहीं— तुलना संभव नहीं
अंत-से-अंत समय (कम बेहतर है)19.94sजानकारी उपलब्ध नहीं— तुलना संभव नहीं
मूल्य प्रति 1M टोकन (अंदर/बाहर)$2.00 / $4.00—
इनपुट के प्रकारटेक्स्टटेक्स्ट
आमने-सामने तुलना

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