DeepSeek R1 galvenokārt ir optimizēts dabiskās valodas apstrādei (NLP), un tas nav īpaši paredzēts valodu programmēšanai tādā veidā, kā ir tādi modeļi kā GPT-4O vai Openai O1. Tomēr tas var tikt galā ar uzdevumiem, kas saistīti ar kodēšanu un algoritmisko spriešanu, jo īpaši scenārijos, kuriem nepieciešami loģiski secinājumi un problēmu risināšana. Šeit ir detalizēts pārskats par tā veiktspēju dažādos ar programmēšanu saistītos uzdevumos:
1. Kodēšanas un algoritmiskā spriešana: DeepSeek R1 veic konkurētspējīgi kodēšanas etalonos, piemēram, CodeForces un Swe-bench. Tas sasniedz procentīles rangu 96,3% no CodeForces, kas ir ļoti tuvu Openai O1-1217 96,6% [7]. Tas liek domāt, ka, lai arī tas, iespējams, nav izcils, veidojot tekošu kodu, tas spēj efektīvi risināt algoritmiskas problēmas.
2. Valodas atbalsts: lai gan DeepSeek R1 atbalsta vairākas valodas, tā galvenā uzmanība ir pievērsta angļu un ķīniešu valodā. Tās veiktspēja var pasliktināties vaicājumiem citās valodās, un daži rezultāti var sajaukt valodas, it īpaši starp angļu un ķīniešu valodu [7].
3. Matemātiskā un loģiskā spriešana: DeepSeek R1 izceļas ar uzdevumiem, kuriem nepieciešama matemātiska un loģiska spriešana. Tas var sistemātiski sadalīt sarežģītas problēmas solī pa solim, padarot tās piemērotas uzdevumiem, kas saistīti ar matemātisku spriešanu vai loģiskiem atskaitījumiem [3] [5].
4. Reāllaika lēmumu pieņemšana: modeļa pastiprināšanas mācīšanās arhitektūra ļauj tai pilnveidot savas prognozes, pamatojoties uz atgriezenisko saiti, padarot to piemērotu reālā laika lēmumu pieņemšanas lietojumprogrammām. Tomēr tas nav tieši saistīts ar programmēšanas valodām, bet gan uzsver tā pielāgošanās spēju dinamiskā vidē [4] [5].
Rezumējot, DeepSeek R1 nav īpaši optimizēts programmēšanas valodām, bet labi darbojas uzdevumos, kas saistīti ar loģisku spriešanu un problēmu risināšanu, kas var būt noderīgi kodēšanas kontekstā. Tā stiprās puses vairāk slēpjas matemātiskā un loģiskā spriešanā, nevis tekoša kodu ģenerēšana.
Atsauces:
[1.]
[2] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[3] https://www.bardeen.ai/answers/deepseek-r1-vs-v3
[4] https://www.bombaysoftwares.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-dlimitations