A DeepSeek-R1 erős teljesítményt mutat a különféle kódolási referenciaértékek, beleértve a LivecodeBench-et és a CodeForces-t. Íme egy részletes összehasonlítás annak előadásáról e két referenciaértéken:
Livecodebench Benchmark
A Livecodebench referenciaértékén a DeepSeek-R1 65,9%-os passzot ért el [7]. Ez a referenciaérték kiértékeli a modell képességét a kód írására és végrehajtására valós forgatókönyvekben, összpontosítva a gyakorlati kódolási készségekre. Noha ez a pontszám versenyképes, kiemeli a DeepSeek-R1 azon képességét, hogy az azonnali végrehajtást és a visszajelzést igénylő kódolási feladatokat kezelje.CodeForces Benchmark
Ezzel szemben a CodeForces referenciaértékén a DeepSeek-R1 2029-es ELO-besorolást ért el [3] [4]. A CodeForces egy olyan platform, amely a kódolási készségeket versenyképes programozási kihívások révén értékeli, hangsúlyozva az algoritmikus érvelést és a problémamegoldást. A magas ELO-besorolás a Mély-R1-et helyezi a résztvevők legfelső százalékában, jelezve, hogy erős jártasságát a komplex algoritmikus problémák megoldásában. Ez az előadás azt sugallja, hogy a DeepSeek-R1 kiemelkedik a stratégiai gondolkodás és a kódolási hatékonyság igényeit igénylő feladatokban.összehasonlítás
Míg mindkét referenciaérték értékeli a kódolási képességeket, a különböző szempontokra összpontosítanak: a LivecodeBench hangsúlyozza a gyakorlati kódolási végrehajtást, míg a kódforrák a verseny algoritmikus problémamegoldására összpontosítanak. A DeepSeek-R1 mindkettőn jól teljesít, de a CodeForces magasabb ELO-besorolása a komplex kódolási kihívások megoldásának erősebb jártasságát jelzi. Ez azt sugallja, hogy a DeepSeek-R1 különösen ügyes a stratégiai kódolást és az algoritmikus érvelést igénylő feladatok kezelésében, így erős versenyzővé válik a versenyképes kódolási környezetben.Összességében a DeepSeek-R1 ezen referenciaértékekkel kapcsolatos teljesítménye kiemeli annak sokoldalúságát a különféle kódolási feladatok kezelésében, a gyakorlati végrehajtástól a versenyképes problémamegoldásig.
Idézetek:
[1] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r--model-overview-and-how-it-tanks-against-openais-o1
[2] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i8rujw/notes_on_deepseek_r1_just_how_good_it_is_compared/
[3] https://blog.prompptlayer.com/openai-o3-vs-deepseek-r1-an-analys-of-deason-models/
[4] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[5] https://forum.effectivealtruism.org/posts/d3bmyu5gte8xriz/is-deepseek-r1-already-better-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