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Head-to-Head Model Comparison

DeepSeek Reasoner vs DeepSeek-R1-0528

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति
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DeepSeek Reasoner vs DeepSeek-R1-0528: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

DeepSeek का DeepSeek Reasoner और DeepSeek का DeepSeek-R1-0528 दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। DeepSeek Reasoner में 1M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $0.28/$0.42 प्रति 1M टोकन है, जबकि DeepSeek-R1-0528 में 128K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $0.55/$2.19 प्रति 1M टोकन है। यहाँ दोनों के बेंचमार्क, गति और लागत का विश्लेषण दिया गया है।

आमने-सामने मॉडल तुलना (VS)

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
DeepSeek

DeepSeek Reasoner

ओपन-वेट्स रीजनिंग मॉडल

DeepSeek का DeepSeek Reasoner ओपन-वेट्स चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग और उच्च एल्गोरिदमिक दक्षता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 1M कॉन्टेक्स्ट विंडो, 52 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.28/$0.42 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 54/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान क

Intelligence Index54 / 100
Input Token:

$0.28 / 1M

Output Token:

$0.42 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

56.5%

DeepSeek

DeepSeek-R1-0528

ओपन-वेट्स रीजनिंग मॉडल

DeepSeek का DeepSeek-R1-0528 ओपन-वेट्स चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग और उच्च एल्गोरिदमिक दक्षता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 48 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.55/$2.19 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 52/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान

Intelligence Index52 / 100
Input Token:

$0.55 / 1M

Output Token:

$2.19 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

51.8%

एक नज़र में मुख्य अंतर

  • DeepSeek Reasoner is 3.6x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • DeepSeek Reasoner has a larger context window (1M vs 128K tokens).
  • DeepSeek Reasoner is faster at 52 tok/s vs 48 tok/s.
  • DeepSeek Reasoner leads on SWE-bench coding (56.5% vs 51.8%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureDeepSeek ReasonerDeepSeek-R1-0528
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
5452
Provider
DeepSeekDeepSeek
Input Price
Cost per million input tokens
$0.28 / 1M$0.55 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.42 / 1M$2.19 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.12 / 1M$0.43 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
1M tokens~1,500 A4 pages of text128K tokens~192 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
33K8K
Throughput Speed
Tokens generated per second
52 tok/s48 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
56.5%51.8%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
76.5%74.2%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.03 / 1M$0.14 / 1M

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework
Coding
DeepSeek Reasoner
+4.7% SWE-bench lead
Cost
DeepSeek Reasoner
3.6x cheaper monthly runtime
Speed
DeepSeek Reasoner
+8% faster generation
Context
DeepSeek Reasoner
1M tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

DeepSeek ReasonerDeepSeek-R1-0528
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

56.5%vs51.8%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

76.5%vs74.2%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

86.2%vs85.6%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1368ptsvs1355pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

13.5%vs12%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

37.5%vs34%
SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

35%vs31.8%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

58.5%vs54%
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

87.5%vs85%
Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

85%vs78%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

52 tok/s vs48 tok/s

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
DeepSeek Reasoner0.82s
DeepSeek-R1-05280.90s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
DeepSeek Reasoner10.44s
DeepSeek-R1-052811.32s

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
DeepSeek Reasoner Monthly API Bill
$0.84 / month
$0.28/1M in · $0.42/1M out
DeepSeek-R1-0528 Monthly API Bill
$3.01 / month
$0.55/1M in · $2.19/1M out
DeepSeek Reasoner saves approximately $2.17 / month (72%) under this workload.3.6x Savings

DeepSeek Reasoner · Strengths & Key Advantages

  • 1M कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 33K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 56.5% · GPQA Diamond 76.5%)
  • 52 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 820ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (671B Total (37B )) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त
Considerations & Trade-offs
  • पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
  • अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

DeepSeek-R1-0528 · Strengths & Key Advantages

  • 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 8K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 51.8% · GPQA Diamond 74.2%)
  • 48 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 900ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (671B (37B MoE)) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त
Considerations & Trade-offs
  • पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
  • अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricDeepSeek ReasonerDeepSeek-R1-0528
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.22$0.62
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
45K45K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
26K25K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureDeepSeek ReasonerDeepSeek-R1-0528
Official API Model ID (SDK)deepseek-reasonerdeepseek-reasoner
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2025-122025-05
Knowledge CutoffSeptember 2025March 2025
ArchitectureReinforcement-Learned Reasoning MoEOpen-Weights Reasoning MoE
Parameters671B Total (37B Active)671B (37B active MoE)
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed CloudUnlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($0.28/1M in) across full 1000K windowFlat rate ($0.55/1M in) across full 128K window
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix caching at $0.028/1M (no extra cache-write fee)Automatic prefix caching at $0.14/1M (no extra cache-write fee)
Computer Use / GUI AgentAPI / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox toolsSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportFull Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 416 GB VRAM (4-bit Quantized) · 1443 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 416 GB VRAM (4-bit Quantized) · 1443 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier ClassificationOpen-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestexttext
Output Modalitiestexttext

DeepSeek Reasoner vs DeepSeek-R1-0528: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which is more intelligent, DeepSeek Reasoner or DeepSeek-R1-0528?

DeepSeek Reasoner is more intelligent. It scores 54 compared with 52 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

DeepSeek Reasoner is faster, generating 52 tokens per second compared with 48 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

DeepSeek Reasoner is cheaper at $0.12 per 1M tokens blended, compared with $0.43 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

DeepSeek Reasoner has lower latency, with a time to first token of 0.82s compared with 0.90s.

Which model has a larger context window?

DeepSeek Reasoner has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 128K tokens.

निष्कर्ष

DeepSeek Reasoner (ओपन-वेट्स चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग और उच्च एल्गोरिदमिक दक्षता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और DeepSeek-R1-0528 (ओपन-वेट्स चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग और उच्च एल्गोरिदमिक दक्षता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: DeepSeek Reasoner जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, DeepSeek Reasoner तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और DeepSeek Reasoner बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए DeepSeek Reasoner या DeepSeek-R1-0528 में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में DeepSeek Reasoner आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

DeepSeek Reasoner और DeepSeek-R1-0528 में किसका API सस्ता है?+

DeepSeek Reasoner की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.28 / $0.42 प्रति 1M टोकन है और DeepSeek-R1-0528 की $0.55 / $2.19 है। समग्र लागत में DeepSeek Reasoner अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

DeepSeek Reasoner में 1M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि DeepSeek-R1-0528 में 128K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में DeepSeek Reasoner तेज़ है।

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Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

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स्रोत: DeepSeek और DeepSeek आधिकारिक API दस्तावेज़ और स्वतंत्र बेंचमार्क मूल्यांकन (2026)।