Análisis de inteligencia, rendimiento y precio de R1 1776
Resumen del modelo
Velocidad
Verbosidad
R1 1776 está entre los modelos menos inteligentes, pero tiene un precio muy competitivo en comparación con otros modelos de pesos abiertos y tamaño similar. El modelo admite entrada de texto, genera texto y tiene una ventana de contexto de 128k tokens.
R1 1776 obtiene 6 puntos en el Índice de Inteligencia de Artificial Analysis, lo que lo sitúa en el extremo inferior entre modelos comparables (con una mediana de 27).
El precio de R1 1776 es de $0.00 por 1 M de tokens de entrada (muy competitivo; mediana: $0.40) y $0.00 por 1 M de tokens de salida (muy competitivo; mediana: $1.20).
| Razonamiento | Sí Esta página muestra la versión con razonamiento de este modelo. También puede existir una variante sin razonamiento. |
|---|---|
| Modalidad de entrada | Admite: texto |
| Modalidad de salida | Admite: texto |
| Ventana de contexto | 128k ~192 páginas A4 con fuente Arial de 12 puntos |
| Parámetros totales | 671B |
| Parámetros activos | 37B Número de parámetros activos por token durante la inferencia |
| Licencia | MIT |
| Pesos del modelo | Hugging Face |
Las métricas se comparan con modelos de la misma clase:
- Modelos sin razonamiento → se comparan solo con otros modelos sin razonamiento
- Modelos de razonamiento → se comparan tanto con modelos de razonamiento como sin razonamiento
- Modelos de pesos abiertos → se comparan solo con otros modelos de pesos abiertos de la misma categoría de tamaño:
- Muy pequeño: ≤4B parámetros
- Pequeño: 4B–40B parámetros
- Mediano: 40B–150B parámetros
- Grande: >150B parámetros
- Modelos propietarios → se comparan con modelos propietarios y de pesos abiertos del mismo rango de precio mediante una proporción combinada de precios de entrada/salida de 3:1:
- <$0.15 por 1 M de tokens
- $0.15–$1 por 1 M de tokens
- >$1 por 1 M de tokens
Aspectos destacados
Velocidad
Inteligencia
Artificial Analysis Intelligence Index
Artificial Analysis Intelligence Index by Open Weights / Proprietary
Intelligence Evaluations
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Agentic tool use
Agentic coding & terminal use
Coding
Reasoning & knowledge
Scientific reasoning
Physics reasoning
Knowledge
1 - hallucination rate
Long context reasoning
Agentic knowledge work, Elo
Agentic SaaS workflows
Legal agentic work, criterion pass rate
Agentic business operations
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Instruction following
Long-horizon agentic tasks
Kubernetes incident root-cause analysis
Visual reasoning
Índice de apertura
Artificial Analysis Openness Index: Score
Comparaciones del Índice de Inteligencia
Intelligence Index vs. Cost per Intelligence Index Task
Costo
Cost per Intelligence Index Task
Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index
Pricing: Cache Hit, Input, and Output
Ventana de contexto
Context Window
Tamaño del modelo (solo modelos de pesos abiertos)
Model Size: Total and Active Parameters
Preguntas frecuentes
Preguntas comunes sobre R1 1776
R1 1776 se lanzó el 18 de febrero de 2025.
R1 1776 fue creado por Perplexity.
R1 1776 obtiene 6 puntos (estimados) en el Índice de Inteligencia de Artificial Analysis, lo que lo sitúa en el extremo inferior entre otros modelos de pesos abiertos y tamaño similar (mediana: 27).
Sí, R1 1776 es un modelo de razonamiento. Usa pensamiento extendido o razonamiento en cadena para resolver problemas complejos antes de dar una respuesta.
R1 1776 admite entrada de texto.
R1 1776 admite salida de texto.
No, R1 1776 no admite imágenes como entrada. Solo puede procesar texto.
No, R1 1776 no es multimodal. Solo admite entradas de texto.
R1 1776 tiene una ventana de contexto de 130k tokens. Esto determina cuánto texto e historial de conversación puede procesar el modelo en una sola solicitud.
Sí, R1 1776 es un modelo de pesos abiertos. Los pesos del modelo están disponibles públicamente y pueden descargarse para alojarlo por cuenta propia.
R1 1776 tiene 671 mil millones de parámetros (37 mil millones activos).
R1 1776 es un modelo de mezcla de expertos (MoE) con 671 mil millones de parámetros totales, pero durante la inferencia solo usa 37 mil millones de parámetros activos.
R1 1776 se publica bajo la licencia MIT, que permite el uso comercial. Ver licencia
R1 1776 obtiene 6 puntos en el Índice de Inteligencia de Artificial Analysis. Este benchmark compuesto evalúa los modelos en razonamiento, conocimiento, matemáticas y programación.
R1 1776 es un modelo de pesos abiertos que puede alojarse por cuenta propia. Ver proveedores
R1 1776 es un modelo de pesos abiertos que puede descargarse y alojarse por cuenta propia. Comparar proveedores