К результатам поиска

DeepSeek

Deepseek R1 Cheaper

Версия модели DeepSeek R1.

  • 128 000 токенов128 000 токеновКонтекстное окно по данным каталога. Лимит ответа и допустимый объём запроса проверяйте отдельно.
Вход
48 ₽
Выход
204 ₽
Кэш
48 ₽
за 1 млн токенов
Интеллект
13,1
Код
24,6
Доступность
100%
API ID
deepseek/deepseek-reasoner-cheaper

Данные 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

Доступность100%
  1. 15 сентября: нет данных
  2. 16 сентября: нет данных
  3. 17 сентября: нет данных
  4. 18 сентября: нет данных
  5. 19 сентября: нет данных
  6. 20 сентября: нет данных
  7. 21 сентября: нет данных
  8. 22 сентября: нет данных
  9. 23 сентября: нет данных
  10. 24 сентября: нет данных
  11. 25 сентября: 100%
  12. 26 сентября: 100%
  13. 27 сентября: 100%
  14. 28 сентября: 100%
Доля успешных запросов к модели у поставщика за последние 24 часа. Обновляется каждый час.
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

Открыть источник ↗
Индекс интеллекта
13,1 индексИнтеллект · индекс источника
Пояснение показателя

Сводный индекс Artificial Analysis «Индекс интеллекта». Расчёт и направление определяет методика источника.

Условия и источникArtificial Analysis ↗
Версия методики
Не указана источником
Индекс программирования
24,6 индексПрограммирование · индекс источника
Пояснение показателя

Сводный индекс Artificial Analysis «Индекс программирования». Расчёт и направление определяет методика источника.

Условия и источникArtificial Analysis ↗
Версия методики
Не указана источником
Индекс агентных задач
1,1 индексАгентные задачи · индекс источника
Пояснение показателя

Сводный индекс Artificial Analysis «Индекс агентных задач». Расчёт и направление определяет методика источника.

Условия и источникArtificial Analysis ↗
Версия методики
Не указана источником

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
Все оценки в исходных единицах. Общие условия измерения приведены выше.
ПоказательРезультатУсловия
AA-LCR v1.1
Пояснение показателя

Показатель Artificial Analysis «AA-LCR v1.1». Единица, шкала и направление берутся из методики источника.

55,7 %
Условия и источникArtificial Analysis ↗
Версия методики
v1.1
AA-LCR (версия не указана, архивный)
Пояснение показателя

Показатель Artificial Analysis «AA-LCR (версия не указана, архивный)». Единица, шкала и направление берутся из методики источника.

55,7 %
Условия и источникArtificial Analysis ↗
Версия методики
Не указана источником
AA-Omniscience · точность
Пояснение показателя

Показатель Artificial Analysis с исходным названием «AA-Omniscience · точность». Единица, шкала и направление берутся из методики источника.

30,5 %
Условия и источникArtificial Analysis ↗
Версия методики
Не указана источником
AA-Omniscience · доля выдуманных ответов (меньше лучше)
Пояснение показателя

Показатель Artificial Analysis с исходным названием «AA-Omniscience · доля выдуманных ответов». Меньше лучше. Направление: меньше — лучше.

90,3 %
Условия и источникArtificial Analysis ↗
Версия методики
Не указана источником
Индекс агентных задач
Пояснение показателя

Сводный индекс Artificial Analysis «Индекс агентных задач». Расчёт и направление определяет методика источника.

1,1 индекс
Условия и источникArtificial Analysis ↗
Версия методики
Не указана источником
AIME
Пояснение показателя

Показатель Artificial Analysis «AIME». Единица, шкала и направление берутся из методики источника.

89,3 %
Условия и источникArtificial Analysis ↗
Версия методики
Не указана источником
AIME 2025
Пояснение показателя

Показатель Artificial Analysis «AIME 2025». Единица, шкала и направление берутся из методики источника.

76 %
Условия и источникArtificial Analysis ↗
Версия методики
Не указана источником
Индекс программирования
Пояснение показателя

Сводный индекс Artificial Analysis «Индекс программирования». Расчёт и направление определяет методика источника.

24,6 индекс
Условия и источникArtificial Analysis ↗
Версия методики
Не указана источником
CritPt
Пояснение показателя

Показатель с исходным названием «CritPt». Единица, шкала и направление берутся из методики источника.

0,6 %
Условия и источникArtificial Analysis ↗
Версия методики
Не указана источником
GDPval-AA (версия не указана, архивный)
Пояснение показателя

Показатель Artificial Analysis «GDPval-AA (версия не указана, архивный)». Единица, шкала и направление берутся из методики источника.

0 %
Условия и источникArtificial Analysis ↗
Версия методики
Не указана источником
GPQA Diamond (архивный)
Пояснение показателя

Показатель Artificial Analysis «GPQA Diamond (архивный)». Единица, шкала и направление берутся из методики источника.

81,3 %
Условия и источникArtificial Analysis ↗
Версия методики
Не указана источником
HLE
Пояснение показателя

Показатель Artificial Analysis «HLE». Единица, шкала и направление берутся из методики источника.

15,8 %
Условия и источникArtificial Analysis ↗
Версия методики
Не указана источником
IFBench
Пояснение показателя

Показатель с исходным названием «IFBench». Единица, шкала и направление берутся из методики источника.

39,6 %
Условия и источникArtificial Analysis ↗
Версия методики
Не указана источником
Индекс интеллекта
Пояснение показателя

Сводный индекс Artificial Analysis «Индекс интеллекта». Расчёт и направление определяет методика источника.

13,1 индекс
Условия и источникArtificial Analysis ↗
Версия методики
Не указана источником
LiveCodeBench
Пояснение показателя

Показатель Artificial Analysis «LiveCodeBench». Единица, шкала и направление берутся из методики источника.

77 %
Условия и источникArtificial Analysis ↗
Версия методики
Не указана источником
Math-500
Пояснение показателя

Показатель Artificial Analysis «Math-500». Единица, шкала и направление берутся из методики источника.

98,3 %
Условия и источникArtificial Analysis ↗
Версия методики
Не указана источником
MMLU-Pro
Пояснение показателя

Показатель Artificial Analysis «MMLU-Pro». Единица, шкала и направление берутся из методики источника.

84,9 %
Условия и источникArtificial Analysis ↗
Версия методики
Не указана источником
SciCode
Пояснение показателя

Показатель Artificial Analysis «SciCode». Единица, шкала и направление берутся из методики источника.

38,3 %
Условия и источникArtificial Analysis ↗
Версия методики
Не указана источником
T²-Bench Telecom (архивный)
Пояснение показателя

Показатель с исходным названием «T²-Bench Telecom (архивный)». Единица, шкала и направление берутся из методики источника.

36,5 %
Условия и источникArtificial Analysis ↗
Версия методики
Не указана источником
Terminal-Bench Hard (архивный)
Пояснение показателя

Показатель Artificial Analysis «Terminal-Bench Hard (архивный)». Единица, шкала и направление берутся из методики источника.

15,9 %
Условия и источникArtificial Analysis ↗
Версия методики
Не указана источником

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))
Документация APIСоздать API-ключ