R1 Distill Llama 70B

G-Score: н/д

От DeepSeek

Open Source

FAMDeepSeek

CTX131K

PAR70B

Релиз: 2025-01-23

StandardGeneralTextOpen WeightsLocal

Официальный сайт Создать обсуждение Сравнить

Краткое описание

DeepSeek R1 Distill Llama 70B — это дистиллированная модель большого языка, основанная на [Llama-3.3-70B-Instruct](/meta-llama/llama-3.3-70b-instruct) с использованием результатов из [DeepSeek R1](/deepseek/deepseek-r1). Модель сочетает в себе передовые методы дистилляции для достижения высокой производительности во всем...

G-Score и профиль

G-Score: н/д

Для R1 Distill Llama 70B пока нет совпавших результатов в подключённых публичных лидербордах. Исходные значения карточки не используются для G‑Score.

Показатели G‑Код, G‑Рассуждения, G‑Агенты и G‑Зрение рассчитаны по массовым таблицам LiveBench, Artificial Analysis и LMArena. Наведите или нажмите на значок рядом с оценкой, чтобы увидеть исходный лидерборд, вариант модели, значение и размер выборки.

Уверенность данных

низкая

Покрытие

0 тестов · 0 направлений

Происхождение

нет данных лидербордов

Как рассчитан профиль →

Место модели в каталоге

Место исходного бенчмарка показывается только при закреплённом source record и среди других карточек с источником. Эти старые значения не участвуют в G-Score лидербордов.

Бенчмарк	Результат	Место	Доказательство
GPQA (Экспертные знания)	69.3%	н/д	Источник не указан
MATH (Математика)	91.3%	н/д	Источник не указан
MMLU (Общие знания)	85.4%	н/д	Источник не указан
Arena Elo (LMSYS)	1405	н/д	Источник не указан
HumanEval (Кодинг)	86.4%	н/д	Источник не указан
SWE-bench (Разработка)	58.1%	н/д	Источник не указан

Где запустить модель

Цены приведены за 1 млн токенов и могут меняться. Доступность российских провайдеров проверяется на их стороне.

Обновляем провайдеров и цены…

Стоимость API

$0.70 / $0.80 за 1M токенов

Рассчитать сценарий →

Профиль модели

Бенчмарки

GPQA (Экспертные знания)69.3%

MATH (Математика)91.3%

MMLU (Общие знания)85.4%

Arena Elo (LMSYS)1405

HumanEval (Кодинг)86.4%

SWE-bench (Разработка)58.1%

История семейства

Линейка DeepSeek

Последовательность собрана по датам релиза моделей DeepSeek в каталоге. Она показывает соседние поколения, но не приписывает им совместимость или наследование архитектуры без отдельного источника.

2024-12-26