Deepseek-R1, în timp ce un avans notabil în inteligența artificială, se confruntă cu mai multe provocări specifice în sarcinile de inginerie software:
1. Timpuri de evaluare îndelungate: Modelul se luptă cu sarcini care necesită o verificare extinsă, care pot încetini procesul de învățare de consolidare (RL). Această ineficiență afectează performanțele sale în valori de referință de inginerie software, deoarece modelul nu arată îmbunătățiri semnificative față de predecesorul său, Deepseek-V3, în acest domeniu [2] [3].
2. Sensibilitate la solicitare: DeepSeek-R1 este sensibil la structura și formatul prompturilor. Se comportă slab cu scenarii de solicitare multiplă sau cu puține fotografii, care sunt comune în contextele de inginerie software. Recomandarea este de a utiliza o abordare zero pentru rezultate mai bune, ceea ce indică o limitare a flexibilității și adaptabilității sale în timpul interacțiunilor [2] [4].
3. Limitări generale ale capacității: Deși DeepSeek-R1 excelează în sarcinile de raționament, aceasta se încadrează în capacități mai largi necesare pentru sarcini complexe de inginerie software, cum ar fi apelurile funcționale și gestionarea ieșirilor JSON. Acest decalaj sugerează că, deși poate aborda unele provocări de codare, este posibil să nu fie fiabil pentru cerințele de programare mai complexe [3] [4].
4. Prejudecăți culturale și contextuale: Pregătirea pe seturile de date localizate poate duce la prejudecăți care afectează performanța sa la nivel global. Această limitare își poate împiedica eficacitatea în diverse medii de inginerie software care necesită o înțelegere nuanțată a diferitelor contexte culturale [1] [2].
5. Lipsa unor parteneriate puternice: absența unor parteneriate și integrări robuste cu platforme consacrate poate limita adoptarea sa între dezvoltatorii care se bazează adesea pe instrumente bine susținute pentru sarcini de inginerie software [1] [4].
Aceste provocări indică faptul că, în timp ce Deepseek-R1 a făcut progrese în capacitățile AI, necesită totuși o dezvoltare suplimentară pentru a aborda pe deplin complexitățile inerente sarcinilor de inginerie software.
Citări:[1] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-the-chinese-AI-POWERHOUSE OUTPERFORFORMING-OPEN-AI-S-O1-AT-95-UNS-COST
[2] https://www.ctol.digital/news/technic-review-deepseek-r1-redefining-reasoning-AI/
[3] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[4] https://felloai.com/2025/01/deepseek-r1-the-open-source-ai-thats-beating-google-and-openai/
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i7fjqm/deepseek_r1_is_unusable_imho/
[6] https://aipapersacademy.com/deepseek-r1/
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-r1/issues/26
[8] https://www.reddit.com/r/openai/comments/1i5pr7q/it_just_happened_deepseekr1_is_here/
Cei