Deepseek R1 jest zoptymalizowany przede wszystkim pod kątem przetwarzania języka naturalnego (NLP) i nie jest specjalnie zaprojektowany do programowania języków w sposobie, w jaki modele takie jak GPT-4O lub O1 Openai są. Może jednak obsługiwać zadania związane z kodowaniem i rozumowaniem algorytmicznym, szczególnie w scenariuszach wymagających logicznego wnioskowania i rozwiązywania problemów. Oto szczegółowy przegląd jego wydajności w różnych zadaniach związanych z programowaniem:
1. Kodowanie i rozumowanie algorytmiczne: Deepseek R1 działa konkurencyjnie w kodowaniu testów porównawczych, takich jak kodeks i zweryfikowane. Osiąga ranking percentyla 96,3% w zakresie kodeksu, który jest bardzo bliski 96,6% Openai O1-1217 [7]. Sugeruje to, że chociaż nie może się nie osiągnąć w generowaniu płynnego kodu, jest w stanie skutecznie rozwiązywać problemy algorytmiczne.
2. Wsparcie językowe: podczas gdy Deepseek R1 obsługuje wiele języków, jego głównym celem jest angielski i chiński. Jego wydajność może obniżyć zapytania w innych językach, a niektóre wyjścia mogą mieszać języki, szczególnie między angielskim i chińskim [7].
3. Rozumowanie matematyczne i logiczne: Deepseek R1 wyróżnia się w zadaniach wymagających rozumowania matematycznego i logicznego. Może systematycznie rozkładać złożone problemy na rozwiązania krok po kroku, dzięki czemu nadaje się do zadań związanych z rozumowaniem matematycznym lub odliczeń logicznych [3] [5].
4. Podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym: architektura uczenia się wzmocnienia modelu pozwala mu udoskonalić swoje prognozy na podstawie informacji zwrotnych, dzięki czemu jest odpowiednia do aplikacji decyzyjnych w czasie rzeczywistym. Nie dotyczy to jednak bezpośrednio języków programowania, ale podkreśla jego zdolność adaptacyjną w środowiskach dynamicznych [4] [5].
Podsumowując, Deepseek R1 nie jest specjalnie zoptymalizowany pod kątem języków programowania, ale dobrze działa w zadaniach obejmujących logiczne rozumowanie i rozwiązywanie problemów, które mogą być korzystne w kontekstach kodowania. Jego mocne strony leżą bardziej w rozumowaniu matematycznym i logicznym, niż płynnym wytwarzaniu kodu.
Cytaty:
[1] https://www.pompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-it-ranks-against-openais-o1
[2] https://artififialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[3] https://www.bardeen.ai/answers/deepseek-r1-vs-v3
[4] https://www.bombaysofwares.com/blog/deepseek-r1-comprehensive-guide
[5] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/375663
[7] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[8] https://www.giskard.ai/knowledge/deepseek-r1-complete-analysis-of-performance-and-limitations