Продуктивність моделей DeepSeek-R1 та Meta Llama можна порівняти в різних галузевих орієнтирах, підкреслюючи їх сильні та слабкі сторони в різних областях.
моделі DeepSeek-R1 проти Meta Llama
-Математичні міркування та складні завдання: DeepSeek-R1 переважає в математичних завданнях вирішення проблем та складних міркувань. Він перевершує LLAMA 3.3 у багатозадачній точності та вирішенні математики, демонструючи свою силу в обробці структурованих завдань міркувань з точністю [3] [6]. Однак моделі LLAMA, зокрема LLAMA 3.1, також демонструють вражаючі можливості математичних міркувань, що конкурують з деякими найсучаснішими моделями, такими як GPT-4 у таких завданнях, як GSM8K та математичні орієнтири [5].
- Загальне розуміння мови та багатозадачні можливості: моделі LLAMA, особливо LLAMA 3.1 та 3.3, є універсальними та добре виконуються в широкому діапазоні завдань, включаючи багатомовні можливості, генерацію тексту та генерацію коду. Вони переважають в орієнтирах, таких як клей та суперклей, які оцінюють розуміння мови та завдання розуміння високого рівня [2] [5]. Deepseek-R1, хоча і сильний у спеціалізованих технічних областях, не вистачає комплексних орієнтирів для багатомовних завдань та генерації коду порівняно з моделями LLAMA [6].
- Орієнтири галузі: на еталоні MMLU (масове багатозадачне розуміння мови), який тестує багатозадачне розуміння мови в різних дисциплінах, DeepSeek-R1 в цьому контексті трохи нижче, ніж моделі OpenAI, але не порівнюється з моделями LLAMA в цьому контексті. Однак Llama 3.1 добре виконує MMLU, демонструючи свої широкі знання та послідовність у різних темах [2] [3].
- Використання випадків та додатків: вибір між моделями DeepSeek-R1 та LLAMA залежить від конкретних потреб проекту. DeepSeek-R1 ідеально підходить для складних міркувань та математичних завдань, тоді як моделі LLAMA краще підходять для багатомовних застосувань, генерування вмісту та завдань, що потребують широких мовних можливостей [3] [6].
Підсумовуючи, DeepSeek-R1 перевершує спеціалізовані технічні сфери, особливо в математичних міркуваннях та складному вирішенні проблем, тоді як моделі LLAMA META пропонують більш узагальнене розуміння мови та універсальність у різних завданнях та мовах.
Цитати:
[1] https://www.datacamp.com/blog/deepeek-r1
[2] https://gaper.io/metas-new-llama-3-1/
[3] https://www.byteplus.com/en/topic/386596
[4] https://www.statista.com/statistics/1552824/deepseek-performance-of-deepseek-r1-compared-topen-ai-by-benchmark/
[5] https://myscale.com/blog/llama-3-1-405b-70b-8b-quick-comparison/
[6] https://www.edenai.co/post/llama-3-3-vs-deepeek-r1
[7] https://www.telecomreviewasia.com/news/featured-articles/4835-deepseek-r1-shakes-up-the-ai-industry
[8] https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-1/