Deepseek-R1 blinkt uit in verschillende redeneringstaken in vergelijking met commando R (augustus 2024), met zijn sterke mogelijkheden in logische inferentie, redenering van de doek en realtime besluitvorming. Hier zijn enkele specifieke gebieden waar Deepseek-R1 superieure prestaties demonstreert:
1. Wiskundige redenering: Deepseek-R1 bereikt consequent een hoge nauwkeurigheid in wiskundige redeneringstaken, met name in formele logica en abstracte algebra. Het presteert beter dan andere modellen zoals OpenAI's O1 bij het identificeren van correcte conclusies uit gegeven argumenten en het verwerken van complexe regelgebaseerde probleemoplossende taken [3] [4]. Command R (augustus 2024) daarentegen wordt opgemerkt vanwege de meertalige ophalen-augmenteerde generatiemogelijkheden, maar benadrukt niet specifiek wiskundig redeneren als een sterk punt.
2. Logische gevolgtrekking en probleemoplossing: de architectuur van Deepseek-R1, die het leren van versterking combineert met begeleide verfijning, kan het in de loop van de tijd zelfontdekking en redeneringsstrategieën verfijnen. Dit maakt het bijzonder bedreven in taken die logische inferentie vereisen en stapsgewijze probleemoplossing [7] [9]. Terwijl opdracht R (augustus 2024) uitblinkt in code- en wiskundetaken, zijn de prestaties in logische inferentie niet zo prominent gemarkeerd.
3. Redenering van de doek: Deepseek-R1 is ontworpen om complexe problemen op te lossen door ze op te splitsen in stappen, vergelijkbaar met menselijke redeneringsprocessen. Deze benadering stelt het in staat om transparantere en begrijpelijke oplossingen te bieden, wat een aanzienlijk voordeel is in taken die gedetailleerde verklaringen vereisen [9]. Command R (augustus 2024) richt zich niet specifiek op dit aspect van redeneren.
4. Real-time besluitvorming: het vermogen van het model om zijn redeneringsstrategieën te verfijnen door middel van versterkingsleren, maakt het ook geschikt voor realtime besluitvormingstaken. Deze mogelijkheid wordt minder benadrukt in Command R (augustus 2024), dat zich meer richt op het ophalen van generatie en gereedschapsgebruik [7].
5. Prestaties op benchmarks: Deepseek-R1 bereikt een hoger passpercentage op de MMLU-benchmark in vergelijking met commando R (augustus 2024), met een score van 90,8% versus 67% voor commando R [5]. Bovendien presteert Deepseek-R1 goed op de MMLU-Pro-benchmark met een exacte matchscore van 84%, hoewel de prestaties van Command R op deze specifieke benchmark niet beschikbaar zijn [5].
Hoewel beide modellen hun sterke punten hebben, wordt Deepseek-R1 vooral genoteerd vanwege de geavanceerde redeneermogelijkheden, vooral in wiskundige en logische domeinen.
Citaten:
[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-re-model-overview-and-how-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_comparision_in_advent_of_code_2024/
[9] https://www.ibm.com/think/news/deepseek-r1-ai