Deepseek-R1 demuestra un fuerte rendimiento en varios puntos de referencia, incluidos los puntos de referencia SWE verificados y CodeForces. Aquí hay una comparación detallada de su rendimiento en estos dos puntos de referencia:
SWE Verificado de referencia
En el punto de referencia verificado SWE, Deepseek-R1 logra un puntaje de 49.2%, que está ligeramente por delante del O1-1217 de OpenAI al 48.9%[2] [3]. Este punto de referencia evalúa el razonamiento de un modelo en tareas de ingeniería de software, centrándose en tareas como la verificación de código y la depuración. Mientras que Deepseek-R1 funciona bien, Claude-3.5-Sonnet-1022 lo elimina ligeramente con una puntuación del 50.8%[3].CodeForces Benchmark
En contraste, Deepseek-R1 sobresale en el punto de referencia de CodeForces, logrando un percentil de 96.3 y una calificación ELO de 2029 [3] [4]. Esto lo ubica entre los mejores resultados en la codificación competitiva, siguiendo de cerca la OpenAI O1-1217, que conduce con un percentil de 96.6 y una calificación de 2061 [3]. El punto de referencia de CodeForces evalúa las capacidades de codificación y razonamiento algorítmico de un modelo al comparar su desempeño con los participantes humanos.Comparación
Si bien Deepseek-R1 funciona de manera competitiva en ambos puntos de referencia, su rendimiento es más pronunciado en el punto de referencia de CodeForces. Esto sugiere que Deepseek-R1 es particularmente experto en resolver desafíos algorítmicos y de codificación, que están más estructurados y requieren un razonamiento lógico preciso. En el punto de referencia verificado SWE, si bien funciona bien, es un poco menos dominante en comparación con su rendimiento en CodeForces. Esto indica que Deepseek-R1 podría ser más adecuado para tareas que requieren razonamiento algorítmico en lugar de aquellos enfocados en la verificación y depuración de software.En general, Deepseek-R1 demuestra versatilidad en diferentes tipos de tareas de codificación y razonamiento, pero sus fortalezas son más evidentes en la resolución de problemas algorítmicos.
Citas:
[1] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-it-ranks-gainst-openais-o1
[2] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[3] https://blog.getbind.co/2025/01/23/deepseek-r1-vs-gpt-o1-vs-claude-3-5-sonnet-which-is-best-for-coding/
[4] https://techcrunch.com/2025/01/27/deepseek-claims-its-razoning-model-beats-openais-o1-on-certing-benchmarks/
[5] https://forum.effectivealtruism.org/posts/d3ifbmyu5gte8xriz/is-deepseek-r1-already-better-than-o3-when-inference-costs
[6] https://blog.prompptlayer.com/openai-o3-vs-deepseek-r1-an-analysis-of-rasoning-models/
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[8] https://arxiv.org/html/2501.12948v1