Deepseek R1 on ensisijaisesti optimoitu luonnollisen kielenkäsittelyyn (NLP), eikä sitä ole suunniteltu erityisesti ohjelmointikieliin tapaan, jolla GPT-4O tai OpenAi's O1 ovat. Se pystyy kuitenkin käsittelemään koodaukseen ja algoritmiseen päättelyyn liittyviä tehtäviä, etenkin skenaarioissa, jotka vaativat loogista päätelmää ja ongelmanratkaisua. Tässä on yksityiskohtainen yleiskatsaus sen suorituskyvystä eri ohjelmointiin liittyvissä tehtävissä:
1. Koodaus ja algoritminen päättely: DeepSeek R1 toimii kilpailukykyisesti koodausvälineillä, kuten codeforces ja swe-bench varmennettu. Se saavuttaa prosenttipisteen 96,3% CODEFORCES: lla, joka on hyvin lähellä OpenAi O1-1217: n 96,6% [7]. Tämä viittaa siihen, että vaikka se ei välttämättä ole menestynyt sujuvan koodin tuottamisessa, se pystyy ratkaisemaan algoritmiset ongelmat tehokkaasti.
2. Kielituki: Vaikka DeepSek R1 tukee useita kieliä, sen pääpaino on englanniksi ja kiinalle. Sen suorituskyky voi heikentyä muiden kielten kyselyjen suhteen, ja jotkut tuotokset saattavat sekoittaa kieliä, etenkin englannin ja kiinan välillä [7].
3. Matemaattinen ja looginen päättely: DeepSeek R1 on erinomainen tehtävissä, jotka vaativat matemaattisia ja loogisia päättelyjä. Se voi systemaattisesti hajottaa monimutkaiset ongelmat vaiheittaisiksi ratkaisuiksi, mikä tekee siitä sopivan tehtäviin, joihin liittyy matemaattisia päättelyjä tai loogisia vähennyksiä [3] [5].
4. Reaaliaikainen päätöksenteko: Mallin vahvistusoppimisarkkitehtuuri antaa sille tarkentaa palautteen perusteella ennusteitaan, mikä tekee siitä sopivan reaaliaikaisten päätöksentekoon. Tämä ei kuitenkaan liity suoraan ohjelmointikieliin, vaan korostaa sen sopeutumiskykyä dynaamisissa ympäristöissä [4] [5].
Yhteenvetona voidaan todeta, että Deepseek R1: tä ei ole erityisesti optimoitu ohjelmointikieliin, vaan se suorittaa hyvin tehtävissä, joihin liittyy looginen päättely ja ongelmanratkaisu, joista voi olla hyötyä koodausyhteydessä. Sen vahvuudet sijaitsevat enemmän matemaattisessa ja loogisessa päättelyssä kuin sujuva koodin luominen.
Viittaukset:
.
[2] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-R1
[3] https://www.bardeen.ai/answers/deepseek-r1-vs-v3
.
[5] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/375663
[7] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-R1
.