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R1OPEN
DeepSeek R1 ist hier: Leistung auf Augenhöhe mit OpenAI o1, aber Open Source und mit vollständig offenen Reasoning-Tokens.
Preise werden automatisch aktualisiert — täglich geprüft anhand der Listenpreise der Anbieter.
- $1.15 pro 1M Tokens, basierend auf 3 Eingaben für 1 Ausgabe die von Artificial Analysis verwendete Konvention
- günstiger als 13% der 191 Open-Weight-Modelle, die hier verfolgt werden
- 13 von 14 DeepSeek Modellen, die hier verfolgt werden, vom günstigsten
Benchmarks & Leistung
Unabhängige Benchmark-Ergebnisse für R1, gemessen von Artificial Analysis. Höher ist besser. Messmodus: Jan '25.
Modelle auf diesem Niveau kosten $0.88 pro 1M Tokens (Median von 22) — dieses kostet $1.15.
Günstiger und besser in diesem Index: GLM 5.3 Flash · Gemini 3.7 Flash · Gemini 3.7 Flash (batch) und 79 mehr
Über dieses Modell
R1 ist ein Open-Weight-KI-Modell von DeepSeek. Sie können es kostenlos herunterladen und selbst hosten; die unten angegebenen Preise sind die täglich aktualisierten Listenpreise der gehosteten APIs, für den Fall, dass Sie Bequemlichkeit dem Selbsthosten vorziehen.
Häufig gestellte Fragen
Was ist R1?
R1 ist ein KI-Sprachmodell von DeepSeek. Es ist open-weight: Sie können es herunterladen und auf Ihrer eigenen Hardware kostenlos ausführen. Es erzielt 18.6 im Artificial Analysis Intelligenzindex.
Ist R1 kostenlos?
Die Gewichte sind kostenlos und offen — Sie können R1 selbst hosten und nichts pro Token bezahlen. Wenn Sie eine gehostete API bevorzugen, liegen die Listenpreise bei 0,7 $ pro Million Eingabetokens und 2,5 $ pro Million Ausgabetokens.
Worin ist R1 gut?
Unabhängige Benchmarks von Artificial Analysis geben ihm GPQA 70.8%, MMLU-Pro 84.4%, Humanity's Last Exam 8.5%, Long Context Reasoning 56%, LiveCodeBench 61.7%, SciCode 35.7%, MATH-500 96.6%, AIME 68.3%, AIME 2025 68%, IFBench 39%, τ²-Bench 11.4%, τ-Bench Banking 6.4%, Terminal-Bench 19.1%, Terminal-Bench Hard 6.1%. Es wird besonders verwendet für Code-Generierung.
Kann ich R1 selbst hosten?
Ja. R1 hat open weights, sodass Sie es herunterladen und auf Ihrer eigenen GPU oder Ihrem Server mit Tools wie Ollama, vLLM oder llama.cpp ausführen können — ohne Kosten pro Token.