DeepSeek-R1, míg a mesterséges intelligencia figyelemre méltó fejlődése számos konkrét kihívással néz szembe a szoftverfejlesztési feladatokban:
1. Hosszú értékelési idő: A modell olyan feladatokkal küzd, amelyek kiterjedt ellenőrzést igényelnek, amely lelassíthatja a megerősítési tanulási (RL) folyamatot. Ez a hatékonyság befolyásolja a szoftverfejlesztési referenciaértékek teljesítményét, mivel a modell ezen a területen nem mutat jelentős javulást az elődje, a DeepSeek-V3 felett [2] [3].
2. Érzékenység a kéréshez: A DeepSeek-R1 érzékeny a utasítások felépítésére és formátumára. Rosszul teljesíti a több forduló vagy néhány lövéses forgatókönyvvel, amelyek gyakoriak a szoftverfejlesztési környezetben. Az ajánlás az, hogy nulla lövés megközelítést alkalmazzon a jobb eredményekhez, jelezve a rugalmasság és az alkalmazkodóképesség korlátozását az interakciók során [2] [4].
3. Általános képességkorlátozások: Noha a DeepSeek-R1 kiemelkedik az érvelési feladatokban, elmarad az összetett szoftverfejlesztési feladatokhoz szükséges szélesebb körű képességekben, mint például a funkcióhívás és a JSON kimenetek kezelése. Ez a különbség azt sugallja, hogy bár képes kezelni néhány kódolási kihívást, előfordulhat, hogy nem megbízható a bonyolultabb programozási követelményekhez [3] [4].
4. Kulturális és kontextuális elfogultság: A lokalizált adatkészletek képzése olyan torzításokhoz vezethet, amelyek globálisan befolyásolják annak teljesítményét. Ez a korlátozás akadályozhatja annak hatékonyságát olyan különféle szoftverfejlesztési környezetekben, amelyek megkövetelik a különféle kulturális kontextusok árnyalatos megértését [1] [2].
5. Az erős partnerségek hiánya: A robusztus partnerségek és a bevált platformokkal való integráció hiánya korlátozhatja annak alkalmazását a fejlesztők körében, akik gyakran támaszkodnak a szoftverfejlesztési feladatok jól támogatott eszközeire [1] [4].
Ezek a kihívások azt jelzik, hogy míg a DeepSeek-R1 lépéseket tett az AI képességeiben, mégis további fejlesztést igényel a szoftverfejlesztési feladatokban rejlő összetettség teljes mértékben történő kezelése érdekében.
Idézetek:[1] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-the-chinese-ai-powerhouse-mentperforming-open-a--o1-at-95-less-cost
[2] https://www.ctol.digital/news/technical-review-deepseek-redefinying-reason-ai/
[3] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[4] https://felloai.com/2025/01/deepseek-r1-the-open-source-ai-thts-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/