在软件工程中，DeepSeek-R1的特定任务与之斗争

1。漫长的评估时间：模型在需要大量验证的任务上挣扎，这可以减慢增强学习（RL）过程。这种效率低下会影响其在软件工程基准中的性能，因为该模型在该领域的前身DeepSeek-V3没有显着改善[2] [3]。

2。对提示的敏感性：DeepSeek-R1对提示的结构和格式敏感。它的性能很差，在软件工程环境中很常见，多弯或几次促使方案。建议是使用零射方法来更好地结果，表明其在交互过程中的灵活性和适应性限制[2] [4]。

3。一般能力限制：尽管DeepSeek-R1在推理任务中表现出色，但复杂的软件工程任务（例如功能调用和处理JSON输出）所需的更广泛的功能不足。该差距表明，尽管它可以应对一些编码挑战，但对于更复杂的编程要求可能并不可靠[3] [4]。

4。文化和上下文偏见：对本地数据集进行培训可能会导致偏见在全球范围内影响其表现。这种限制会阻碍其在需要细微的了解各种文化环境的各种软件工程环境中的有效性[1] [2]。

5。缺乏强大的伙伴关系：缺乏强大的合作伙伴关系和与既定平台的集成可能会限制其在通常依靠良好支持的软件工程任务工具的开发人员中的采用[1] [4]。

这些挑战表明，虽然DeepSeek-R1在AI功能方面取得了进步，但它仍然需要进一步的开发才能充分解决软件工程任务中固有的复杂性。