Vilka specifika uppgifter gör Deepseek-R1 kämpar med inom mjukvaruteknik

1. Långa utvärderingstider: Modellen kämpar med uppgifter som kräver omfattande verifiering, vilket kan bromsa processen för förstärkningslärande (RL). Denna ineffektivitet påverkar dess prestanda inom mjukvaruteknikens riktmärken, eftersom modellen inte visar betydande förbättringar jämfört med föregångaren, Deepseek-V3, i detta område [2] [3].

2. Känslighet för uppmaning: Deepseek-R1 är känslig för strukturen och formatet för instruktioner. Det presterar dåligt med flera svängar eller få skott som uppmanar scenarier, som är vanliga i mjukvarutekniska sammanhang. Rekommendationen är att använda en nollskottsmetod för bättre resultat, vilket indikerar en begränsning i dess flexibilitet och anpassningsförmåga under interaktioner [2] [4].

3. Allmänna kapacitetsbegränsningar: Även om Deepseek-R1 utmärker sig i resonemangsuppgifter, kommer det till kort i bredare kapacitet som krävs för komplexa mjukvarutekniska uppgifter som funktionssamtal och hantering av JSON-utgångar. Detta gap antyder att även om den kan ta itu med vissa kodningsutmaningar, kan det inte vara tillförlitligt för mer komplicerade programmeringskrav [3] [4].

4. Kulturella och kontextuella fördomar: Träning på lokala datasätt kan leda till fördomar som påverkar dess prestanda globalt. Denna begränsning kan hindra dess effektivitet i olika mjukvarutekniska miljöer som kräver en nyanserad förståelse av olika kulturella sammanhang [1] [2].

5. Brist på starka partnerskap: Frånvaron av robusta partnerskap och integrationer med etablerade plattformar kan begränsa dess antagande bland utvecklare som ofta förlitar sig på välstödda verktyg för mjukvarutekniska uppgifter [1] [4].

Dessa utmaningar indikerar att även om Deepseek-R1 har gjort framsteg i AI-kapacitet, kräver det fortfarande vidare utveckling för att fullt ut hantera komplexiteten i mjukvarutekniska uppgifter.