تتفوق Deepseek-R1 في العديد من مهام التفكير مقارنةً بـ Command R (Aug 2024) ، حيث تعرض قدراتها القوية في الاستدلال المنطقي ، وسلسلة التفكير ، واتخاذ القرارات في الوقت الفعلي. فيما يلي بعض المجالات المحددة حيث توضح Deepseek-R1 أداءً متفوقًا:
1. التفكير الرياضي: يحقق Deepseek-R1 باستمرار دقة عالية في مهام التفكير الرياضي ، وخاصة في المنطق الرسمي والجبر التجريدي. يتفوق على نماذج أخرى مثل Openai's O1 في تحديد الاستنتاجات الصحيحة من وسيطات معينة والتعامل مع مهام حل المشكلات المعقدة القائمة على القواعد [3] [4]. في المقابل ، تم الإشارة إلى Command R (Aug 2024) لقدراته المتعددة اللغات التي يتم التنشيط بها ، لكنها لا تبرز على وجه التحديد التفكير الرياضي كنقطة قوية.
2. الاستدلال المنطقي وحل المشكلات: بنية Deepseek-R1 ، التي تجمع بين التعلم التعزيز والضبط الخاضع للإشراف ، تسمح له باكتشاف وتكثيف استراتيجيات التفكير مع مرور الوقت. هذا يجعلها بارعة بشكل خاص في المهام التي تتطلب استنتاجًا منطقيًا وحل المشكلات خطوة بخطوة [7] [9]. بينما يتفوق الأمر R (أغسطس 2024) في مهام الكود والرياضيات ، فإن أدائه في الاستدلال المنطقي لا يتم تسليط الضوء عليه بشكل بارز.
3. سلسلة من التفكير المفكر: تم تصميم Deepseek-R1 لحل المشكلات المعقدة عن طريق تقسيمها إلى خطوات ، على غرار عمليات التفكير البشري. يمكّنه هذا النهج من توفير حلول أكثر شفافية ومفهومة ، وهي ميزة كبيرة في المهام التي تتطلب تفسيرات مفصلة [9]. لا يركز الأمر R (أغسطس 2024) على وجه التحديد على هذا الجانب من التفكير.
4. صنع القرار في الوقت الفعلي: إن قدرة النموذج على تحسين استراتيجيات التفكير من خلال التعلم التعزيز تجعلها مناسبة لمهام صنع القرار في الوقت الفعلي. يتم التأكيد على هذه الإمكانية في Command R (Aug 2024) ، والتي تركز أكثر على توليد الاسترجاع واستخدام الأدوات [7].
5. الأداء على المعايير: يحقق Deepseek-R1 معدل تمرير أعلى على معيار MMLU مقارنةً بالقيادة R (أغسطس 2024) ، مع درجة 90.8 ٪ مقابل 67 ٪ للأمر R [5]. بالإضافة إلى ذلك ، يعمل Deepseek-R1 بشكل جيد على معيار MMLU-PRO مع درجة المطابقة الدقيقة بنسبة 84 ٪ ، على الرغم من أن أداء Command R على هذا المعيار المحدد غير متاح [5].
بشكل عام ، على الرغم من أن كلا النموذجين لهما نقاط قوتهما ، إلا أن Deepseek-R1 لوحظ بشكل خاص لقدراتها المتقدمة ، خاصة في المجالات الرياضية والمنطقية.
الاستشهادات:
[1] https://huggingface.co/papers/2501.12948
[2] https://docsbot.ai/models/compare/deepeek-r1/command-r-08-2024
[3] https://arxiv.org/html/2503.10573v1
[4] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-t-ranks-against-openais-o1
[5] https://docsbot.ai/models/compare/Command-R-08-2024/deepseek-r1
[6] https://sectors.app/bulletin/deepeek
[7] https://fireworks.ai/blog/deepeek-r1-deepdive
[8]
[9] https://www.ibm.com/think/news/deepseek-r1-ai