モデル紹介
DeepScaleR-1.5B-Preview is a language model fine-tuned from DeepSeek-R1-Distilled-Qwen-1.5B using distributed reinforcement learning (RL) to scale up to long context lengths. The model achieves 43.1% Pass@1 accuracy on AIME 2024, representing a 15% improvement over the base model (28.8%) and surpassing OpenAI's O1-Preview performance with just 1.5B parameters. Our training dataset consists of approximately 40,000 unique problem-answer pairs compiled from: - AIME problems (1984-2023) - AMC problems (prior to 2023) - Omni-MATH dataset - Still dataset We employ Deepseek's Group Relative Policy Optimization (GRPO), a simplified RL algorithm that extends PPO by: - Normalizing advantage function over all samples generated from the same prompt. - Applying KL divergence regularization on top of PPO's surrogate loss to prevent significant policy drift.
主な特徴
特点摘要待依据来源补齐，不凭模型名称推断能力。
制約と注意点
具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。
出典別料金と費用分析
料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。
| 出典・チャネル | 入力 | 出力 | 課金単位 | 収集日時 |
|---|---|---|---|---|
| 確認可能な料金がありません。出典を確認してください。 | ||||
月額の基本トークン費用を試算
試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。
公開評価と実行設定
暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。
収録済みの全ランキング →よくある質問
オープンウェイトなら無料で商用利用できますか？
必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。
これはリアルタイムの請求料金ですか？
収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。
出典と追跡記録
许可证：mit。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。