DeepSeek Reasoner vs DeepSeek-R1-0528
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
DeepSeek Reasoner от DeepSeek и DeepSeek-R1-0528 от DeepSeek — две ключевые модели ИИ в своём классе. DeepSeek Reasoner предлагает контекстное окно 1M токенов по цене $0.28/$0.42 за 1 млн токенов, а DeepSeek-R1-0528 — контекст 128K токенов по цене $0.55/$2.19 за 1 млн токенов. Ниже представлено сравнение бенчмарков, задержки и экономики.
Выбирайте и сравнивайте любые модели
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
DeepSeek Reasoner
Открытая логическая модельDeepSeek Reasoner от DeepSeek — специализированная ИИ-модель для цепочек рассуждений (Chain-of-Thought) с открытыми весами и высокой эффективностью, обеспечивающая контекстное окно 1M, скорость 52 ток/с и индекс интеллекта 54/100 (по цене $
$0.28 / 1M
$0.42 / 1M
1M tokens
56.5%
DeepSeek-R1-0528
Открытая логическая модельDeepSeek-R1-0528 от DeepSeek — специализированная ИИ-модель для цепочек рассуждений (Chain-of-Thought) с открытыми весами и высокой эффективностью, обеспечивающая контекстное окно 128K, скорость 48 ток/с и индекс интеллекта 52/100 (по цене
$0.55 / 1M
$2.19 / 1M
128K tokens
51.8%
Ключевые отличия кратко
- 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%).
| Feature | DeepSeek Reasoner | DeepSeek-R1-0528 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 54 | 52 |
Provider | DeepSeek | DeepSeek |
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 text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 33K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 52 tok/s | 48 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 |
Кто лидирует в каждой категории?
At-a-glance decision frameworkРезультаты проверенных бенчмарков
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Задержка и скорость ответа
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Интерактивный калькулятор стоимости токенов
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
DeepSeek Reasoner · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 1M и генерация до 33K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 56.5% · GPQA Diamond 76.5%)
- Высокая скорость генерации 52 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 820 мс
- Открытые веса модели (671B Total (37B )) для локального хостинга и дообучения через vLLM, SGLang или Ollama
Considerations & Trade-offs
- Для локального запуска в полной точности требуются GPU-серверы с достаточным объемом видеопамяти (VRAM)
- В сверхсложных научных доказательствах специализированные тяжелые модели рассуждения могут показывать большую глубину
DeepSeek-R1-0528 · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 128K и генерация до 8K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 51.8% · GPQA Diamond 74.2%)
- Высокая скорость генерации 48 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 900 мс
- Открытые веса модели (671B (37B MoE)) для локального хостинга и дообучения через vLLM, SGLang или Ollama
Considerations & Trade-offs
- Для локального запуска в полной точности требуются GPU-серверы с достаточным объемом видеопамяти (VRAM)
- В сверхсложных научных доказательствах специализированные тяжелые модели рассуждения могут показывать большую глубину
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | DeepSeek Reasoner | DeepSeek-R1-0528 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.22 | $0.62 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 45K | 45K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 26K | 25K |
Технические характеристики
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | DeepSeek Reasoner | DeepSeek-R1-0528 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | deepseek-reasoner | deepseek-reasoner |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-12 | 2025-05 |
| Knowledge Cutoff | September 2025 | March 2025 |
| Architecture | Reinforcement-Learned Reasoning MoE | Open-Weights Reasoning MoE |
| Parameters | 671B 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 Cloud | Unlimited (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 window | Flat rate ($0.55/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic 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 Agent | API / 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 Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools |
| Official Fine-Tuning Support | Full 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 Billing | Text BPE (~4 chars/token) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / 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 Classification | Open-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 Control | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control |
| Input Modalities | text | text |
| Output Modalities | text | text |
DeepSeek Reasoner vs DeepSeek-R1-0528: Быстрые ответы (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.
Вердикт
И DeepSeek Reasoner (Оптимально для цепочек рассуждений (Chain-of-Thought) с открытыми весами и высокой эффективностью, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и DeepSeek-R1-0528 (Оптимально для цепочек рассуждений (Chain-of-Thought) с открытыми весами и высокой эффективностью, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: DeepSeek Reasoner лидирует в сложных тестах логики и кода, DeepSeek Reasoner обеспечивает более высокую скорость генерации, а DeepSeek Reasoner выгоднее при больших объёмах API-запросов.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Что лучше для программирования и логики: DeepSeek Reasoner или DeepSeek-R1-0528?+
По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует DeepSeek Reasoner. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.
У какой модели дешевле API — DeepSeek Reasoner или DeepSeek-R1-0528?+
Тариф DeepSeek Reasoner составляет $0.28 / $0.42 за 1 млн входных/выходных токенов, а DeepSeek-R1-0528 — $0.55 / $2.19. По смешанной стоимости выгоднее DeepSeek Reasoner.
У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+
DeepSeek Reasoner поддерживает контекст 1M токенов против 128K токенов у DeepSeek-R1-0528, а по скорости генерации токенов лидирует DeepSeek Reasoner.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- DeepSeek Reasoner против Nemotron 3 Nano 30B A3B: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- DeepSeek V4 против DeepSeek Reasoner: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B против DeepSeek-R1-0528: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- o3 против DeepSeek-R1-0528: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aion-3.0 против Aion-Mini: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aion-3.0 против Gemini 3.6 Flash: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
Официальные источники: Официальная документация API DeepSeek и DeepSeek, системные карточки и независимые бенчмарки (2026).