DeepSeek
Deepseek R1 Cheaper
Версия модели DeepSeek R1.
- Вход
- 48 ₽
- Выход
- 204 ₽
- Кэш
- 48 ₽
- Интеллект
- 13,1
- Код
- 24,6
- Доступность
- 100%
deepseek/deepseek-reasoner-cheaperДанные каталога получены .
Цена
- Текстовый диалог · вход
- 48,00 ₽ / 1 млн токенов
- Текстовый диалог · выход
- 204,00 ₽ / 1 млн токенов
- Текстовый диалог · вход из кэша
- 48,00 ₽ / 1 млн токенов
Цена указана в рублях для выбранной операции и её параметров.
Перед оплачиваемым запросом создаётся резерв. Итоговый расход привязан к сохранённым параметрам и тарифу запроса. При неизвестном результате резерв удерживается до проверки; такой запрос не следует повторять с новым идентификатором.
О модели
Версия модели DeepSeek R1.
- Релиз
- Дата не указана
Характеристики
- 15 сентября: нет данных
- 16 сентября: нет данных
- 17 сентября: нет данных
- 18 сентября: нет данных
- 19 сентября: нет данных
- 20 сентября: нет данных
- 21 сентября: нет данных
- 22 сентября: нет данных
- 23 сентября: нет данных
- 24 сентября: нет данных
- 25 сентября: 100%
- 26 сентября: 100%
- 27 сентября: 100%
- 28 сентября: 100%
- Тип модели
- Текст
- Вход модели
- Текст
Данные, которые модель принимает вместе с запросом.
- Выход модели
- Текст
Форматы результата, которые создаёт модель.
- Контекстное окно
- 128 000 токенов
Контекстное окно по данным каталога. Лимит ответа и допустимый объём запроса проверяйте отдельно.
- Максимальный ответ
- 65 536 токенов
Максимальный размер ответа по данным каталога. Фактический предел запроса зависит от подключённой операции.
- Скорость генерации
- ≈ 27,5 токенов/с
Средняя скорость вывода по данным поставщика; зависит от нагрузки и длины ответа.
- Время до первого токена
- ≈ 1,7 с
Среднее время до начала ответа по данным поставщика.
- Операции
- Текстовый диалог
Настройки
Контрольные показатели
Artificial Analysis
20 показателей · проверено
- Индекс интеллекта
- 13,1 индексИнтеллект · индекс источника
Пояснение показателя
Сводный индекс Artificial Analysis «Индекс интеллекта». Расчёт и направление определяет методика источника.
- Индекс программирования
- 24,6 индексПрограммирование · индекс источника
Пояснение показателя
Сводный индекс Artificial Analysis «Индекс программирования». Расчёт и направление определяет методика источника.
- Индекс агентных задач
- 1,1 индексАгентные задачи · индекс источника
Пояснение показателя
Сводный индекс Artificial Analysis «Индекс агентных задач». Расчёт и направление определяет методика источника.
Работа с документами
- AA-LCR v1.155,7 %
Пояснение показателя
Показатель Artificial Analysis «AA-LCR v1.1». Единица, шкала и направление берутся из методики источника.
- AA-LCR (версия не указана, архивный)55,7 %
Пояснение показателя
Показатель Artificial Analysis «AA-LCR (версия не указана, архивный)». Единица, шкала и направление берутся из методики источника.
Знания и точность
- AA-Omniscience · точность30,5 %
Пояснение показателя
Показатель Artificial Analysis с исходным названием «AA-Omniscience · точность». Единица, шкала и направление берутся из методики источника.
- AA-Omniscience · доля выдуманных ответов (меньше лучше)90,3 %
Пояснение показателя
Показатель Artificial Analysis с исходным названием «AA-Omniscience · доля выдуманных ответов». Меньше лучше. Направление: меньше — лучше.
- GPQA Diamond (архивный)81,3 %
Пояснение показателя
Показатель Artificial Analysis «GPQA Diamond (архивный)». Единица, шкала и направление берутся из методики источника.
- HLE15,8 %
Пояснение показателя
Показатель Artificial Analysis «HLE». Единица, шкала и направление берутся из методики источника.
- MMLU-Pro84,9 %
Пояснение показателя
Показатель Artificial Analysis «MMLU-Pro». Единица, шкала и направление берутся из методики источника.
Рассуждения
- AIME89,3 %
Пояснение показателя
Показатель Artificial Analysis «AIME». Единица, шкала и направление берутся из методики источника.
- AIME 202576 %
Пояснение показателя
Показатель Artificial Analysis «AIME 2025». Единица, шкала и направление берутся из методики источника.
- Math-50098,3 %
Пояснение показателя
Показатель Artificial Analysis «Math-500». Единица, шкала и направление берутся из методики источника.
Другие измерения
- CritPt0,6 %
Пояснение показателя
Показатель с исходным названием «CritPt». Единица, шкала и направление берутся из методики источника.
- IFBench39,6 %
Пояснение показателя
Показатель с исходным названием «IFBench». Единица, шкала и направление берутся из методики источника.
- T²-Bench Telecom (архивный)36,5 %
Пояснение показателя
Показатель с исходным названием «T²-Bench Telecom (архивный)». Единица, шкала и направление берутся из методики источника.
Агентные задачи
- GDPval-AA (версия не указана, архивный)0 %
Пояснение показателя
Показатель Artificial Analysis «GDPval-AA (версия не указана, архивный)». Единица, шкала и направление берутся из методики источника.
Программирование
- LiveCodeBench77 %
Пояснение показателя
Показатель Artificial Analysis «LiveCodeBench». Единица, шкала и направление берутся из методики источника.
- SciCode38,3 %
Пояснение показателя
Показатель Artificial Analysis «SciCode». Единица, шкала и направление берутся из методики источника.
- Terminal-Bench Hard (архивный)15,9 %
Пояснение показателя
Показатель Artificial Analysis «Terminal-Bench Hard (архивный)». Единица, шкала и направление берутся из методики источника.
Полосы показывают значения от 0 до 100%, а не место среди моделей. Индексы и Elo приведены без пересчёта; смысл и направление оценки зависят от методики.
Источник и условия измерения
- Версия модели
- deepseek-reasoner-cheaper
- Вариант теста
- Не указан источником
- Сведения проверены
- Измерение
- Дата не указана источником
- ID у источника
- Deepseek R1 Cheaper
- Методика
- Ссылка на методику не указана.
Различающиеся условия каждого показателя доступны в таблице ниже.
Контрольные показатели: 20
| Показатель | Результат | Условия |
|---|---|---|
AA-LCR v1.1Пояснение показателяПоказатель Artificial Analysis «AA-LCR v1.1». Единица, шкала и направление берутся из методики источника. | 55,7 % | |
AA-LCR (версия не указана, архивный)Пояснение показателяПоказатель Artificial Analysis «AA-LCR (версия не указана, архивный)». Единица, шкала и направление берутся из методики источника. | 55,7 % | |
AA-Omniscience · точностьПояснение показателяПоказатель Artificial Analysis с исходным названием «AA-Omniscience · точность». Единица, шкала и направление берутся из методики источника. | 30,5 % | |
AA-Omniscience · доля выдуманных ответов (меньше лучше)Пояснение показателяПоказатель Artificial Analysis с исходным названием «AA-Omniscience · доля выдуманных ответов». Меньше лучше. Направление: меньше — лучше. | 90,3 % | |
Индекс агентных задачПояснение показателяСводный индекс Artificial Analysis «Индекс агентных задач». Расчёт и направление определяет методика источника. | 1,1 индекс | |
AIMEПояснение показателяПоказатель Artificial Analysis «AIME». Единица, шкала и направление берутся из методики источника. | 89,3 % | |
AIME 2025Пояснение показателяПоказатель Artificial Analysis «AIME 2025». Единица, шкала и направление берутся из методики источника. | 76 % | |
Индекс программированияПояснение показателяСводный индекс Artificial Analysis «Индекс программирования». Расчёт и направление определяет методика источника. | 24,6 индекс | |
CritPtПояснение показателяПоказатель с исходным названием «CritPt». Единица, шкала и направление берутся из методики источника. | 0,6 % | |
GDPval-AA (версия не указана, архивный)Пояснение показателяПоказатель Artificial Analysis «GDPval-AA (версия не указана, архивный)». Единица, шкала и направление берутся из методики источника. | 0 % | |
GPQA Diamond (архивный)Пояснение показателяПоказатель Artificial Analysis «GPQA Diamond (архивный)». Единица, шкала и направление берутся из методики источника. | 81,3 % | |
HLEПояснение показателяПоказатель Artificial Analysis «HLE». Единица, шкала и направление берутся из методики источника. | 15,8 % | |
IFBenchПояснение показателяПоказатель с исходным названием «IFBench». Единица, шкала и направление берутся из методики источника. | 39,6 % | |
Индекс интеллектаПояснение показателяСводный индекс Artificial Analysis «Индекс интеллекта». Расчёт и направление определяет методика источника. | 13,1 индекс | |
LiveCodeBenchПояснение показателяПоказатель Artificial Analysis «LiveCodeBench». Единица, шкала и направление берутся из методики источника. | 77 % | |
Math-500Пояснение показателяПоказатель Artificial Analysis «Math-500». Единица, шкала и направление берутся из методики источника. | 98,3 % | |
MMLU-ProПояснение показателяПоказатель Artificial Analysis «MMLU-Pro». Единица, шкала и направление берутся из методики источника. | 84,9 % | |
SciCodeПояснение показателяПоказатель Artificial Analysis «SciCode». Единица, шкала и направление берутся из методики источника. | 38,3 % | |
T²-Bench Telecom (архивный)Пояснение показателяПоказатель с исходным названием «T²-Bench Telecom (архивный)». Единица, шкала и направление берутся из методики источника. | 36,5 % | |
Terminal-Bench Hard (архивный)Пояснение показателяПоказатель Artificial Analysis «Terminal-Bench Hard (архивный)». Единица, шкала и направление берутся из методики источника. | 15,9 % |
Результат бенчмарка относится к его методике и версии модели. Он не гарантирует качество ответа, скорость или доступность конкретного запроса в Kvantora.
API-запрос
Пример API-запроса подготовлен для этой операции. Ключ храните в переменной окружения на своём сервере. REQUEST_ID: уникальный идентификатор запроса. При повторе сохраняйте его и тело запроса.
import json
import os
from urllib.request import Request, HTTPRedirectHandler, build_opener
class NoRedirect(HTTPRedirectHandler):
def redirect_request(self, req, fp, code, msg, headers, newurl):
return None
opener = build_opener(NoRedirect)
def post(url, payload):
request = Request(url, data=json.dumps(payload).encode("utf-8"), headers={
"Authorization": "Bearer " + os.environ["KVANTORA_API_KEY"],
"Content-Type": "application/json",
"Idempotency-Key": os.environ["REQUEST_ID"],
}, method="POST")
with opener.open(request, timeout=120) as response:
return json.load(response)
payload = {
"model": "deepseek/deepseek-reasoner-cheaper",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Объясни задачу кратко."
}
]
}
print(post("https://api.kvantora.ai/v1/chat/completions", payload))





