Deepseek-R1 demuestra un fuerte rendimiento en varios puntos de referencia de codificación, incluidos LivecodeBench y CodeForces. Aquí hay una comparación detallada de su rendimiento en estos dos puntos de referencia:
LivecodeBench Benchmark
En el punto de referencia de LivecodeBench, Deepseek-R1 logró un puntaje PASS@1 de 65.9%[7]. Este punto de referencia evalúa la capacidad de un modelo para escribir y ejecutar código en escenarios del mundo real, centrándose en habilidades de codificación práctica. Si bien este puntaje es competitivo, destaca la capacidad de Deepseek-R1 para manejar tareas de codificación que requieren ejecución y retroalimentación inmediatos.CodeForces Benchmark
En contraste, en el punto de referencia de CodeForces, Deepseek-R1 logró una calificación ELO de 2029 [3] [4]. CodeForces es una plataforma que evalúa las habilidades de codificación a través de desafíos de programación competitivos, enfatizando el razonamiento algorítmico y la resolución de problemas. La alta calificación ELO coloca Deepseek-R1 en el percentil superior de los participantes, lo que indica su fuerte competencia en la resolución de problemas algorítmicos complejos. Este rendimiento sugiere que Deepseek-R1 sobresale en tareas que requieren pensamiento estratégico y eficiencia de codificación.Comparación
Si bien ambos puntos de referencia evalúan las habilidades de codificación, se centran en diferentes aspectos: LivecodeBench enfatiza la ejecución práctica de codificación, mientras que CodeForces se centra en la resolución de problemas algorítmicos competitivos. Deepseek-R1 funciona bien en ambos, pero su calificación ELO más alta en CodeForces indica una mayor competencia en la resolución de desafíos de codificación complejos. Esto sugiere que Deepseek-R1 es particularmente experto en el manejo de tareas que requieren codificación estratégica y razonamiento algorítmico, lo que lo convierte en un fuerte contendiente en entornos de codificación competitivos.En general, el rendimiento de Deepseek-R1 en estos puntos de referencia destaca su versatilidad en el manejo de diferentes tipos de tareas de codificación, desde la ejecución práctica hasta la resolución competitiva de problemas.
Citas:
[1] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-it-ranks-gainst-openais-o1
[2] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i8rujw/notes_on_deepseek_r1_just_how_good_it_it_is_compared/
[3] https://blog.prompptlayer.com/openai-o3-vs-deepseek-r1-an-analysis-of-rasoning-models/
[4] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[5] https://forum.effectivealtruism.org/posts/d3ifbmyu5gte8xriz/is-deepseek-r1-already-better-than-o3-when-inference-costs
[6] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i5q6b9/deepseekr1_and_distilled_benchmarks_color_coded/
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[8] https://codeforces.com/blog/entry/138735