DeepSeek-R1 vyniká v několika úkolech uvažování ve srovnání s příkazem R (srpen 2024), předvádí své silné schopnosti v logickém závěru, řetězu promyšlenému a rozhodování v reálném čase. Zde jsou některé konkrétní oblasti, kde DeepSeek-R1 ukazuje vynikající výkon:
1. matematické uvažování: DeepSeek-R1 důsledně dosahuje vysoké přesnosti v úkolech matematického uvažování, zejména ve formální logice a abstraktní algebry. Překonává další modely, jako je OpenAI O1 při identifikaci správných závěrů z daných argumentů a zpracování složitých úkolů na řešení problémů založené na pravidlech [3] [4]. Naproti tomu příkaz R (srpen 2024) je známý pro své vícejazyčné možnosti generování vyhledávání, ale konkrétně nezdůrazňuje matematické uvažování jako silný bod.
2. logické inference a řešení problémů: Architektura DeepSeek-R1, která kombinuje učení zesílení s podřízeným jemným doladěním, jí umožňuje v průběhu času sebeobdivovat a zdokonalovat strategie uvažování. Díky tomu je obzvláště zběhlý při úkolech, které vyžadují logické inference a krok za krokem řešení problémů [7] [9]. Zatímco příkaz R (srpen 2024) vyniká v kódových a matematických úkolech, jeho výkon v logickém inferenci není tak výrazně zvýrazněn.
3.. Řetězec promyšlené uvažování: Deepseek-R1 je navržen tak, aby řešil složité problémy tím, že je rozdělil do kroků, podobně jako procesy lidského uvažování. Tento přístup mu umožňuje poskytovat transparentnější a pochopitelnější řešení, což je významnou výhodou v úkolech vyžadujících podrobná vysvětlení [9]. Příkaz R (srpen 2024) se konkrétně nezaměřuje na tento aspekt uvažování.
4. Rozhodování v reálném čase: Schopnost modelu zdokonalovat své strategie uvažování prostřednictvím posílení učení také způsobuje, že je vhodná pro rozhodovací úkoly v reálném čase. Tato schopnost je méně zdůrazněna v Command R (Aug 2024), která se více zaměřuje na generování a použití nástroje [7].
5. Výkon na benchmarcích: DeepSeek-R1 dosahuje vyšší míry průchodu na benchmarku MMLU ve srovnání s příkazem R (Aug 2024), se skóre 90,8% oproti 67% pro příkaz R [5]. Kromě toho DeepSeek-R1 funguje dobře na benchmarku MMLU-Pro s 84% přesným skóre shody, i když výkon R v tomto konkrétním měřítku není k dispozici [5].
Celkově, zatímco oba modely mají své silné stránky, Deepseek-R1 je zvláště známý pro své pokročilé schopnosti uvažování, zejména v matematických a logických doménách.
Citace:
[1] https://huggingface.co/papers/2501.12948
[2] https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-r1/command-r-08-2024
[3] https://arxiv.org/html/2503.10573v1
[4] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-it-ranks-against-openais-o1
[5] https://docsbot.ai/models/compare/command-r-08-2024/deepseek-r1
[6] https://sectors.app/bulletin/deepseek
[7] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive
[8] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i64up9/model_comparsion_in_advent_of_code_2024/
[9] https://www.ibm.com/think/news/deepseek-r1-ai