DeepSeek-R1 izceļas kodēšanas uzdevumos, kā to parāda tā veiktspēja CodeForces etalonā, kur tas sasniedz 96,3%punktu, cieši konkurējot ar Openai O1 96,6%[2] [4]. CodeForces etalons novērtē modeļa kodēšanas un algoritmiskās spriešanas iespējas, salīdzinot tā sniegumu pret cilvēku dalībniekiem konkurences programmēšanas izaicinājumos. Šīs problēmas parasti ir saistītas ar problēmu risināšanu, kurām nepieciešami uzlabotas algoritmiskās metodes, datu struktūras un loģiska spriešana.
DeepSeek-R1 spēcīgā veiktspēja CodeForces liecina, ka tas prasa tādus uzdevumus kā:
-Algoritmiskā problēmu risināšana: DeepSEEK-R1 var efektīvi atrisināt problēmas, kas saistītas ar sarežģītiem algoritmiem, piemēram, tādas, kas saistītas ar grafiku teoriju, dinamisko programmēšanu un kombinatoriku.
- Kodu ģenerēšana: tā var ģenerēt augstas kvalitātes koda fragmentus, kas ir gan efektīvi, gan pareizi, norādot uz tā spēju efektīvi izprast un pielietot programmēšanas koncepcijas.
-Argumentācija un loģika: modelis parāda spēcīgas loģiskas spriešanas prasmes, kas ir būtiskas, lai risinātu sarežģītas kodēšanas problēmas, kurām nepieciešama soli pa solim problēmu risināšana.
Kopumā DeepSeek-R1 veiktspēja CodeForces uzsver tā spēju rīkoties ar plašu kodēšanas uzdevumu klāstu, padarot to par spēcīgu sāncensi AI vadītas kodēšanas palīdzības jomā. Tomēr konkrēta informācija par to, kuras konkrētās kodu problēmas, kas tās izceļas, nav sniegta pieejamajā informācijā.
Atsauces:
[1.]
[2] https://writesonic.com/blog/deepseek-vs-chatgpt
[3.]
[4] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[5] https://www.reddit.com/r/chatgpt/comments/1idfjaa/who_knows_how_did_deepseekr1_test_codeforces/
[6] https://www.bombaysoftwares.com/blog/deepseek-r1-comprehensive-guide
[7] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i8rujw/notes_on_deepseek_r1_just_how_good_it_is_compared/
[8] https://arxiv.org/html/2501.01257v2