DeepSeek-R1 udmærker sig i flere ræsonnementsopgaver sammenlignet med kommando R (Aug 2024), der viser dens stærke kapacitet i logisk inferens, kæden-tanke-ræsonnement og beslutningstagning i realtid. Her er nogle specifikke områder, hvor DeepSeek-R1 demonstrerer overlegen ydelse:
1. Matematisk ræsonnement: Deepseek-R1 opnår konsekvent høj nøjagtighed i matematiske ræsonnementsopgaver, især i formel logik og abstrakt algebra. Det overgår andre modeller som Openais O1 med at identificere korrekte konklusioner fra givne argumenter og håndtere komplekse regelbaserede problemløsende opgaver [3] [4]. I modsætning hertil bemærkes kommando R (aug 2024) for sin flersprogede hentning-augmenterede generationsfunktioner, men fremhæver ikke specifikt matematisk ræsonnement som et stærkt punkt.
2. Logisk inferens og problemløsning: Deepseek-R1's arkitektur, der kombinerer forstærkningslæring med overvåget finjustering, giver det mulighed for at selvovertræde og forfine ræsonnementsstrategier over tid. Dette gør det især dygtige til opgaver, der kræver logisk inferens og trin-for-trin problemløsning [7] [9]. Mens kommando R (Aug 2024) udmærker sig i kode og matematikopgaver, er dens ydeevne i logisk inferens ikke så fremtrædende fremhævet.
3.. Kæde-tanke-ræsonnement: DeepSeek-R1 er designet til at løse komplekse problemer ved at opdele dem i trin, svarende til menneskelige ræsonnementsprocesser. Denne tilgang gør det muligt for den at give mere gennemsigtige og forståelige løsninger, hvilket er en betydelig fordel i opgaver, der kræver detaljerede forklaringer [9]. Kommando R (Aug 2024) fokuserer ikke specifikt på dette aspekt af ræsonnement.
4. realtidsbeslutning: Modellens evne til at forfine dens ræsonnementsstrategier gennem forstærkningslæring gør det også velegnet til realtids beslutningsopgaver. Denne kapacitet fremhæves mindre i kommando R (Aug 2024), der fokuserer mere på hentning-augmenteret generation og værktøjsbrug [7].
5. Performance på benchmarks: Deepseek-R1 opnår en højere pasningshastighed på MMLU-benchmark sammenlignet med kommando R (Aug 2024) med en score på 90,8% mod 67% for kommando R [5]. Derudover fungerer DeepSeek-R1 godt på MMLU-Pro-benchmark med en 84% nøjagtig match-score, skønt kommando R's ydelse på dette specifikke benchmark ikke er tilgængelig [5].
Samlet set, mens begge modeller har deres styrker, er DeepSeek-R1 især bemærket for sine avancerede ræsonnementsfunktioner, især inden for matematiske og logiske domæner.
Citater:
[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-how-t-ranks-genainst-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_comparision_in_advent_of_code_2024/
[9] https://www.ibm.com/think/news/deepseek-r1-i